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UNIVERSIDAD TÉCNICA ESTATAL DE QUEVEDO

FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA

ESCUELA DE INFORMÁTICA

TESIS DE GRADO

PREVIO LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE

INGENIERO EN SISTEMAS

TEMA

““AANNAALLIISSIISS DDEELL TTIIEEMMPPOO DDEE RREESSPPUUEESSTTAA DDEE LLAASS SSEENNTTEENNCCIIAASS SSQQLL CCOOMMPPLLEEJJAASS

UUTTIILLIIZZAANNDDOO VVOOLLUUMMEENNEESS DDEE MMIILLLLOONNEESS DDEE DDAATTOOSS””

AUTOR:

CARLOS JAVIER HIDALGO RIVAS.

TUTOR DE TESIS:

ING. ARIOSTO VICUÑA PINO

QUEVEDO – LOS RÍOS – ECUADOR

2012

UNIVERSIDAD TÉCNICA ESTATAL DE QUEVEDO

FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIARÍA

ESCUELA DE INFORMÁTICA

AANNAALLIISSIISS DDEELL TTIIEEMMPPOO DDEE RREESSPPUUEESSTTAA DDEE LLAASS SSEENNTTEENNCCIIAASS SSQQLL CCOOMMPPLLEEJJAASS

UUTTIILLIIZZAANNDDOO VVOOLLUUMMEENNEESS DDEE MMIILLLLOONNEESS DDEE DDAATTOOSS

Presentado al Honorable concejo directivo como requisito previo a la obtención del título de

ingeniero en sistemas.

Aprobado:

PRESIDENTE DEL TRIBUNAL DE TESIS

MIEMBRO DEL TRIBUNAL DE TESIS MIEMBRO DEL TRIBUNAL DE TESIS

QUEVEDO – LOS RÍOS – ECUADOR

2012

I

CERTIFICACIÓN

Yo, Ing. Ariosto Vicuña, Docente de la Facultad de Ciencias de la Ingeniería de la Universidad

Técnica Estatal de Quevedo, certifico que el Egresado Carlos Javier Hidalgo Rivas, realizó la

Tesis de grado titulada ““AANNAALLIISSIISS DDEELL TTIIEEMMPPOO DDEE RREESSPPUUEESSTTAA DDEE LLAASS

SSEENNTTEENNCCIIAASS SSQQLL CCOOMMPPLLEEJJAASS UUTTIILLIIZZAANNDDOO VVOOLLUUMMEENNEESS DDEE MMIILLLLOONNEESS DDEE

DDAATTOOSS””, bajo mi dirección, habiendo cumplido con las disposiciones reglamentarias

establecidas para el efecto.

ARIOSTO VICUÑA PINO

INGENIERO EN COMPUTACIÓN

DIRECTOR DE TESIS

II

AUTORIA

Certifico que los criterios, opiniones, métodos,

procedimientos, análisis e interpretación de resultados

del presente trabajo de investigación son de exclusiva

responsabilidad del autor.

CARLOS JAVIER HIDALGO RIVAS

III

DDEEDDIICCAATTOORRIIAA

A Dios por haberme permitido culminar esta carrera con éxito;

A mi madre Zoila Emperatriz Rivas Espinoza, por el esfuerzo diario que

siempre demostró para ayudarme a cumplir con mi objetivo propuesto;

A mis hermanas, Juliza Jazmín Hidalgo y Mónica Jessenia Hidalgo Rivas,

quienes me dieron la fuerza necesaria para conseguir esta meta;

A mi padre, por haberme brindado apoyo durante toda mi vida;

A mis demás hermanos Fernando, Sonia, Jasón, Manuel, Mauricio, Jessica,

Irma, Matilde y Ginette por apoyo brindado; y

A mis amigos, quienes de alguna manera fueron parte importante de mi

formación como persona.

IV

AAGGRRAADDEECCIIMMIIEENNTTOO

A la UNIVERSIDAD TÉCNICA ESTATAL DE QUEVEDO por haberme

acogido en su seno para poder llegar a ser un profesional;

A todos los docentes que de una u otra maner a lograron incentivar en mí

los valores que me permitieron obtener el fin propuesto;

Y a toda mi familia que siempre han estado junto a mí para bridarme el

apoyo necesario.

Y finalmente a mi tutor Ariosto Vicuña Pino, quien contribuyó a la

culminación de la carrera.

INDICE

CERTIFICACIÓN ........................................................................................................................................ I

AUTORIA …………………………………………………………………………………………………II

DDEEDDIICCAATTOORRIIAA ......................................................................................................................................... III

AAGGRRAADDEECCIIMMIIEENNTTOO ................................................................................................................................ IV

1. RESUMEN ...................................................................................................................................... 1

2. SUMMARY. ................................................................................................................................... 2

3. INTRODUCCIÓN .......................................................................................................................... 2

4. JUSTIFICACIÓN. ........................................................................................................................... 5

5. OBJETIVOS.................................................................................................................................... 5

5.1 OBJETIVO GENERAL. .............................................................................................................. 5

5.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS. ...................................................................................................... 6

6. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN. ............................................................................................ 6

6.1 PROBLEMATIZACIÓN. ............................................................................................................ 6

6.2 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA. ......................................................................................... 7

7. HIPÓTESIS. .................................................................................................................................... 8

7.1 GENERAL. .................................................................................................................................. 8

7.2 MATRIZ DE CONCEPTUALIZACIÓN. .................................................................................... 8

8. MARCO TEÓRICO. ....................................................................................................................... 8

8.1 ESTUDIO REALIZADO POR EMPRESA EDINWARE. .......................................................... 8

8.2 SEGÚN LUCAS FORCHINO ................................................................................................... 10

8.3 ALGORITMOS DE RESOLUCION DE SENTENCIAS SQL .................................................. 13

8.3.1 ALGORITMOS UTILIZADOS EN POSTGRES 9.0 DURANTE LAS PRUEBAS. .................. 13

8.3.2 ALGORITMOS UTILIZADOS EN SQL SERVER 2008 R2 DURANTE LAS PRUEBAS. ....... 15

8.3.3 ALGORITMOS UTILIZADOS EN ORACLE 10G DURANTE LAS PRUEBAS. .................... 20

8.4 EQUIVALENCIAS DE ALGORITMOS. ................................................................................. 23

9. MÉTODOS Y MATERIALES. .................................................................................................... 24

9.1 METODOLOGÍA. ..................................................................................................................... 24

9.2 MATERIALES. .......................................................................................................................... 25

9.3 RECURSOS HUMANOS. ......................................................................................................... 26

10. RESULTADOS DE LA COMPROBACIÓN DE HIPÓTESIS. ................................................... 26

10.1 ANÁLISIS DE RESULTADOS Y DISCUSIONES. ................................................................. 26

10.2 INTERPRETACIÓN GENERAL DE GRÁFICOS DE DISPERSIÓN Y TABLAS .................. 26

10.3 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS SELECT EN POSTGRES 9.0 ................. 27

10.4 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS UPDATE EN POSTGRES 9.0 ................ 28

10.5 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS DELETE EN POSTGRES 9.0 ................. 29

10.6 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS INSERT EN POSTGRES 9.0 .................. 30

10.7 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS SELECT EN SQL SERVER 2008 ........... 32

10.8 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS UPDATE EN SQL SERVER 2008 .......... 33

10.9 ANÁLISIS RESULTADOS DE SENTENCIAS DELETE EN SQL SERVER 2008. ............... 34

10.10 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS INSERT EN SQL SERVER 2008 ........... 35

10.11 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS SELECT EN ORACLE 10G. .................. 36

10.12 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS UPDATE EN ORACLE 10G .................. 37

10.13 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS DELETE EN ORACLE 10G ................... 38

10.14 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS INSERT EN ORACLE 10G .................... 39

11. PRESUPUESTO. .......................................................................................................................... 42

12. CONCLUSIONES. ....................................................................................................................... 43

13. RECOMENDACIONES ............................................................................................................... 43

ANEXO 1. DIAGRAMA DE LA BASE DE DATOS DEL SISTEMA DE GESTION MUNICIPAL

CABILDO – CASTASTRO URBANO Y RURAL . ......................................................................... 45

ANEXO 2. REQUERIMIENTOS PARA LA SENTENCIA SELECT . .............................................. 46

ANEXO 3. REQUERIMIENTOS PARA LA SENTENCIA UPDATE .................................................... 47

ANEXO 4. REQUERIMIENTOS PARA LA SENTENCIA DELETE. ................................................... 48

ANEXO 5. REQUERIMIENTOS PARA LA SENTENCIA INSERT. .................................................... 49

ANEXO 7. RESULTADOS DE LA SENTENCIA SELECT BAJO DBMS POSTGRES 9.0 ............... 50

ANEXO 8. RESULTADOS DE LA SENTENCIA SELECT BAJO DBMS SQL SERVER 2008 R2 ... 51

ANEXO 9. RESULTADOS DE LA SENTENCIA SELECT BAJO DBMS ORACLE 10G .................. 52

ANEXO 10. RESULTADOS DE LA SENTENCIA UPDATE BAJO DBMS POSTGRES 9.0 ............ 53

ANEXO 11. RESULTADOS DE LA SENTENCIA UPDATE BAJO DBMS SQL SERVER 2008 R2 54

ANEXO 12. RESULTADOS DE LA SENTENCIA UPDATE BAJO DBMS ORACLE 10G .............. 55

ANEXO 13. RESULTADOS DE LA SENTENCIA DELETE BAJO DBMS POSTGRES 9.0 ............. 56

ANEXO 14. RESULTADOS DE LA SENTENCIA DELETE BAJO DBMS SQL SERVER 2008 R2 57

ANEXO 15. RESULTADOS DE LA SENTENCIA DELETE BAJO DBMS ORACLE 10G ............... 58

ANEXO 16. RESULTADOS DE LA SENTENCIA INSERT BAJO DBMS POSTGRES 9.0 .............. 59

ANEXO 17. RESULTADOS DE LA SENTENCIA INSERT BAJO DBMS SQL SERVER 2008 R2 .. 60

ANEXO 18. RESULTADOS DE LA SENTENCIA INSERT BAJO DBMS ORACLE 10G ................ 61

ANEXO 9. RESULTADOS EN POSTGRES CON 1 MILLON DE DATOS. ......................................... 62

ANEXO 19. RESULTADOS EN POSTGRES CON 5 MILLONES DE DATOS. ................................... 62

ANEXO 20. RESULTADOS EN SQL SERVER 2008 R2 CON 1 MILLON DE DATOS. ..................... 63

ANEXO 21. RESULTADOS EN SQL SEVER 2008 R2 CON 5 MILLONES DE DATOS. ................... 63

ANEXO 22. RESULTADOS EN ORACLE 10G CON 1 MILLON DE DATOS. ................................... 64

ANEXO 23. RESULTADOS EN ORACLE 10G CON 5 MILLONES DE DATOS. ............................... 64

ANEXO 24. RECURSOS UTILIZADOS EN POSTGRES CON UN MILLON DE DATOS. ............... 65

ANEXO 25. RECURSOS UTILIZADOS EN POSTGRES CON CINCO MILLONES DE DATOS. .... 66

ANEXO 26. RECURSOS UTILIZADOS EN SQL SERVER 2008 CON UN MILLON DE DATOS. ... 67

ANEXO 27. RECURSOS UTILIZADOS EN SQL SERVER 2008 CON CINCO MILLONES DE

DATOS....................................................................................................................................................... 68

ANEXO 28. RECURSOS UTILIZADOS EN ORACLE 10G CON UN MILLON DE DATOS. ............ 69

ANEXO 29. RECURSOS UTILIZADOS EN ORACLE 10G CON CINCO MILLONES DE DATOS. . 70

ANEXO 30. TABLAS UTILIZADAS EN POSTGRES, ORACLE Y SQL SERVER 2008 CON UN

MILLON DE DATOS. ............................................................................................................................... 71

ANEXO 31. TABLAS UTILIZADAS EN POSTGRES 9.0, ORACLE 10G Y SQL SERVER 2008 R2

CON CINCO MILLONES DE DATOS. ................................................................................................... 72

ANEXO 32. ALGORITMOS UTILIZADOS EN BASES DE DATOS POSTGRES 9.0, SQL SERVER

2008 R2 Y ORACLE 10G CON UN MILLON DE DATOS. ................................................................... 73

ANEXO 33. ALGORITMOS UTILIZADOS EN BASES DE DATOS POSTGRES 9.0, SQL SERVER

2008 R2 Y ORACLE 10G CON 5 MILLONES DE DATOS. .................................................................. 74

ANEXO 34. RECURSOS UTILIZADOS POR SENTENCIAS EN POSTGRES 9.0. ............................. 75

ANEXO 35. RECURSOS UTILIZADOS POR SENTENCIAS EN SQL SERVER 2008 R2. ................. 75

ANEXO 36. RECURSOS UTILIZADOS POR SENTENCIAS EN ORACLE 10G. ............................... 76

ANEXO 2 SCRIPTS PARA PRUEBAS SELECT .................................................................................. 77

14.1.1.1 ANEXO 2. SCRIPTS PARA PRUEBAS SELECT ................................................................. 77

14.1.1.1 PRUEBA 1 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT). ................................................. 77

14.1.1.2 PRUEBA 1 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT). ..................................... 78

14.1.1.3 PRUEBA 1 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT). .................................... 79


14.1.1.5 PRUEBA 2 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT). ........................................ 82

14.1.1.6 PRUEBA 2 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT). .................................... 83

14.1.1.7 PRUEBA 3 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT). ................................................ 87

14.1.1.8 PRUEBA 3 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT). ...................................... 88

14.1.1.9 PRUEBA 3 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT). ..................................... 91


14.1.1.11 PRUEBA 4 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT). ........................................ 95

14.1.1.12 PRUEBA 4 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT). ..................................... 99

14.1.1.13 PRUEBA 5 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT). ............................................... 102

14.1.1.14 PRUEBA 5 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT). .................................. 104

14.1.1.15 PRUEBA 5 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT). ................................... 105

14.1.1.16 ANEXO 3. SCRIPTS PARA PRUEBAS UPDATE. ............................................................. 109

14.1.1.17 PRUEBA 1 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE). .............................................. 109

14.1.1.18 PRUEBA 1 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE). ................................... 110

14.1.1.19 PRUEBA 1 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE). ................................. 111

14.1.1.20 PRUEBA 2 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE). ............................................. 113

14.1.1.21 PRUEBA 2 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE). .................................. 114



14.1.1.24 PRUEBA 3 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE). .................................... 119

14.1.1.25 PRUEBA 3 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE). ................................ 121

14.1.1.26 PRUEBA 4 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE). .............................................. 123

14.1.1.27 PRUEBA 4 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE). ...................................... 124



14.1.1.30 PRUEBA 5 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE). ..................................... 130


14.1.2 ANEXO 3. SCRIPTS PARA LA SENTENCIA DELETE. ........................................................ 135

14.1.2.1 PRUEBA 1 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE). .............................................. 135

14.1.2.2 PRUEBA 1 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE). ................................... 136

14.1.2.3 PRUEBA 1 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE). .................................. 137

14.1.2.4 PRUEBA 2 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE). ............................................... 140

14.1.2.5 PRUEBA 2 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE). ...................................... 141


14.1.2.7 PRUEBA 3 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE). ............................................... 145

14.1.2.8 PRUEBA 3 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE). ..................................... 146

14.1.2.9 PRUEBA 3 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE). ................................. 147


14.1.2.11 PRUEBA 4 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE). .................................. 150



14.1.2.14 PRUEBA 5 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE). ...................................... 154

14.1.2.15 PRUEBA 5 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE). ................................. 155

14.2 ANEXO 4. PRUEBAS PARA LA SENTENCIA INSERT. ....................................................... 159

14.2.1.1 PRUEBA 1 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT). ............................................... 159

14.2.1.2 PRUEBA 1 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT). .................................... 159

14.2.1.3 PRUEBA 1 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT). .................................. 160


14.2.1.5 PRUEBA 2 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT). ...................................... 163

14.2.1.6 PRUEBA 2 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT). ................................... 164


14.2.1.8 PRUEBA 3 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT). ....................................... 168

14.2.1.9 PRUEBA 3 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT). ................................... 170

14.2.1.10 PRUEBA 4 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT). ............................................ 172

14.2.1.11 PRUEBA 4 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT). ................................. 173

14.2.1.12 PRUEBA 4 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT). ............................... 174

14.2.1.13 PRUEBA 5 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT). ............................................ 175

14.2.1.14 PRUEBA 5 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT). .................................... 177

14.2.1.15 PRUEBA 5 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT). ................................ 178

DUBLIN CORE (ESQUEMA DE CODIFICACIÓN) ............................................................................ 181

ÍNDICE DE TABLAS

TABLA 1. MATRIZ DE CONCEPTUALIZACIÓN. ................................................................................. 8

TABLA 2. TIEMPO EN GENERAR REPORTE SIN OPTIMIZACIÓN. .................................................. 9

TABLA 3. TIEMPO EN GENERAR REPORTE OPTIMIZADO. ........................................................... 10

TABLA 4. EQUIVALENCIAS DE ALGORITMOS CON POSTGRES 9.0, SQL SERVER 2008 R2 Y

ORACLE 10G ............................................................................................................................................ 23

TABLA 5. GRUPOS DE PRUEBAS. ........................................................................................................ 24

TABLA 6. MATERIALES. ....................................................................................................................... 25

TABLA 7. PRESUPUESTO ...................................................................................................................... 42

ÍNDICE DE GRÁFICOS

GRÁFICO 1. RESULTADOS DE TIEMPO DE RESPUESTAS. ............................................................ 10

GRÁFICO 2 FUENTE: BRUCE MOMJIAN, POSTGRESQL INTERNALS TROUGH PICTURES. ... 13



GRÁFICO 5. PRUEBAS SELECT EN POSTGRES 9.0 CON UN MILLÓN DE DATOS. .................... 27

GRÁFICO 6. PRUEBAS SELECT EN POSTGRES 9.0 CON CINCO MILLONES DE DATOS .......... 27

GRÁFICO 7. PRUEBAS UPDATE EN POSTGRES 9.0 CON UN MILLÓN DE DATOS. ................... 28

GRÁFICO 8. PRUEBAS UPDATE EN POSTGRES 9.0 CON CINCO MILLONES DE DATOS. ........ 28

GRÁFICO 9. PRUEBAS DELETE EN POSTGRES 9.0 CON UN MILLÓN DE DATOS. .................... 29

GRÁFICO 10. PRUEBAS DELETE EN POSTGRES 9.0 CON CINCO MILLONES DE DATOS. ....... 29

GRÁFICO 11. PRUEBAS INSERT EN POSTGRES 9.0 CON UN MILLÓN DE DATOS. ................... 30

GRÁFICO 12. PRUEBAS INSERT EN POSTGRES 9.0 CON CINCO MILLONES DE DATOS. ........ 30

GRÁFICO 13. PRUEBAS SELECT EN SQL SERVER 2008 CON UN MILLÓN DE DATOS. ........... 32

GRÁFICO 14. PRUEBAS SELECT EN SQL SERVER 2008 CON CINCO MILLONES DE DATOS. 32

GRÁFICO 15. PRUEBAS UPDATE EN SQL SERVER 2008 CON UN MILLÓN DE DATOS. .......... 33

GRÁFICO 16. PRUEBAS UPDATE EN SQL SERVER 2008 CON CINCO MILLONES DE DATOS. 33

GRÁFICO 17. PRUEBAS DELETE EN SQL SERVER 2008 CON UN MILLÓN DE DATOS. ........... 34

GRÁFICO 18. PRUEBAS DELETE EN SQL SERVER 2008 CON CINCO MILLONES DE DATOS. 34

GRÁFICO 19. PRUEBAS INSERT EN SQL SERVER 2008 CON UN MILLÓN DE DATOS. ............ 35

GRÁFICO 20. PRUEBAS INSERT EN SQL SERVER 2008 CON CINCO MILLONES DE DATOS. . 35

GRÁFICO 21. PRUEBAS SELECT EN ORACLE 10G CON UN MILLÓN DE DATOS. .................... 36

GRÁFICO 22. PRUEBAS SELECT EN ORACLE 10G CON CINCO MILLONES DE DATOS. ......... 36

GRÁFICO 23. PRUEBAS UPDATE EN ORACLE 10G CON UN MILLÓN DE DATOS. ................... 37

GRÁFICO 24. PRUEBAS UPDATE EN ORACLE 10G CON CINCO MILLONES DE DATOS. ........ 37

GRÁFICO 25. PRUEBAS DELETE EN ORACLE 10G CON UN MILLÓN DE DATOS. .................... 38

GRÁFICO 26. PRUEBAS DELETE EN ORACLE 10G CON CINCO MILLONES DE DATOS. ......... 38

GRÁFICO 27. PRUEBAS INSERT EN ORACLE 10G CON UN MILLÓN DE DATOS. ..................... 39

GRÁFICO 28. PRUEBAS INSERT EN ORACLE 10G CON CINCO MILLONES DE DATOS. .......... 39

GRÁFICO 29. GRÁFICO DE MEDIAS EN DBMS CON 1 MILLON DE DATOS ............................... 40

GRÁFICO 30. DE MEDIAS EN DBMS CON 5 MILLONES DE DATOS ............................................. 41

GRÁFICO 31. DIAGRAMA DE LA BASE DE DATOS ........................................................................ 45

GRÁFICO 32 RESULTADO CON 1 MILLÓN DE DATOS EN POSTGRES 9.0. ................................. 62

GRÁFICO 33. RESULTADO CON 5 MILLONES DE DATOS EN POSTGRES 9.0. .......................... 62

GRÁFICO 34 RESULTADO CON 1 MILLÓN DE DATOS EN SQL SERVER 2008 R2. .................... 63

../../../../Claro/Escritorio/ingenieria/Tesis/Tesis.docx#_Toc334608527

GRÁFICO 35. RESULTADO CON 5 MILLONES DE DATOS EN SERVER 2008 R2. ...................... 63

GRÁFICO 36 RESULTADO CON 1 MILLÓN DE DATOS EN ORACLE 10G. ................................... 64

GRÁFICO 37. RESULTADO CON 5 MILLONES DE DATOS EN ORACLE 10G. ............................. 64

GRÁFICO 38. RECURSOS UTILIZADOS EN POSTGRES 9.0 POR SENTENCIAS ........................... 75

GRÁFICO 39. RECURSOS UTILIZADOS EN SQL SERVER 2008 R2 POR SENTENCIAS SQL ...... 75

GRÁFICO 40. RECURSOS UTILIZADOS EN ORACLE 10G POR SENTENCIAS SQL CON 1

MILLÓN DE DATOS. ............................................................................................................................... 76

1

1. RESUMEN

El objetivo de este proyecto fue determinar cómo mejora el rendimiento del tiempo de

respuesta de operaciones complejas escritas en el Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL),

que pasan por un proceso de optimización en el gestor de base de datos POSTGRE 9.0

corriendo en una plataforma de sistema operativo WINDOWS 7.

Para este propósito se utilizó una sección de una base de datos creada para contener

información acerca de catastro urbano y rural. Ésta sección contenía tablas con el mayor

número de relaciones posibles. A partir de estas tablas se crearon procedimientos

almacenados que generaron millones de registros que se utilizaron en las pruebas de tiempo

de respuesta. Además, se crearon veinte requerimientos de consulta por cada operación

básica de SQL (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE) y cada una de ellas pasó por dos

procesos de optimización.

Los resultados evidenciaron que es posible mejorar los tiempos de respuesta mediante la

optimización de las sentencias. Sin embargo, fue posible observar que esta mejoría tiene un

límite, el mismo que podría estar muy próximo al segundo nivel de optimización. Por otra

parte, las sentencias optimizadas para POSTGRE no dieron los mismos resultados en otros

gestores de base de datos como ORACLE y SQL Server 2008 R2.

2

2. SUMMARY.

The objective of this project was to determine how to improve the response time

performance of complex operations written in Structured Query Language (SQL), which go

through a process of optimization in the database manager POSTGRE 9.0 running on a

platform WINDOWS 7 operating system.

For this purpose we used a section of a database created to contain information about urban

and rural cadastre. This section contains tables with the largest number of possible

relationships. From these tables were created stored procedures that generated millions of

records that were used in the tests of response time. In addition, consultation requirements

established twenty per basic operation of SQL (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)

and each of them went through two processes optimization.

The results showed that it is possible to improve response times by optimizing the sentences.

However, it was observed that this improvement is limited, it could be very close to the

second level of optimization. Moreover, the statements were not optimized for POSTGRE

the same results in other database managers such as Oracle and SQL Server 2008 R2.

3. INTRODUCCIÓN

3

La información es una de los activos más importantes de toda organización, motivo por el

cual desde tiempos antiguos se ha buscado la forma de conservarla y recuperarla, utilizando

diversas maneras de almacenamiento. Al principio, la forma más común de almacenamiento

de información consistía en el sistema de ficheros secuenciales1, los que para obtener

información desde este tipo se necesitaba que se escribiera un programa2 para una

determinada consulta.

Luego surgieron los ficheros indexados3 donde el acceso a los datos ya podía ser de modo

aleatorio4, este tipo de fichero se manejaba utilizando estructuras de datos los cuales

permitían extraer información5 por medio de un campo determinado en la estructura.

En base a los requerimientos de los usuarios en lo referente al manejo de los sistemas de

ficheros de datos y a la gran cantidad de información que ya se empezaba a generar en las

organizaciones, la administración fue más difícil cada día, por lo que se hizo necesario un

nuevo sistema que permitiera almacenar la información de una mejor manera, a causa de

este problema surgieron las bases de datos jerárquicas6. La forma de acceder a la

información de cada registro era de modo unidireccional y se utilizaba programas con

algoritmos basados en árboles para hacer la búsqueda de un registro determinado, lo que

optimizó la organización de las bases de datos y, por ende, los tiempos de respuestas de las

operaciones fueron aceptables.

En las bases de datos jerárquicas, queda en manos de las aplicaciones garantizar que se

cumplan las condiciones requeridas para que funcionen de una manera correcta. Para dar

solución a este problema y obtener absoluta libertad al acceso a los datos, surgieron los

1 FICHEROS SECUENCIALES.- Son archivos que están diseñados para procesar de manera eficiente registros en un determinado orden basándose en alguna clave de búsqueda, para permitir

una recuperación rápida de registros en el orden de la clave de búsqueda, los registros se encadenan por medio de punteros. El puntero de cada registro apunta al siguiente registro en el orden de

la clave de búsqueda. Henry F. Korth y Abraham Silberschatz, Fundamentos de bases de datos, McGraw-Hill, Segunda Edición. Página. 245.

2 OBTENER DATOS EN FICHEROS SECUENCIALES.- Desde el punto de vista de los usuarios finales, los sistemas de ficheros fueron un gran avance comparado a los sistemas manuales.

a consecuencia de esto, creció la necesidad de crear distintos tipos de consultas de datos. sin embargo, los sistemas de ficheros son muy dependientes del programador de aplicaciones: cualquier

consulta o informe que se quiera realizar debe ser programado. Mercede Marqués, Apuntes de ficheros y bases de datos 2001.

3 FICHEROS INDEXADOS.- Para permitir el acceso aleatorio rápido los registros de un archivo se utiliza una estructura de índice. Cada estructura de índice está asociada a una clave de

búsqueda determinada. Henry F. Korth y Abraham Silberschatz, Fundamentos de bases de datos, McGraw-Hill, Segunda Edición Página. 260.

4 ALEATORIO.- Es un campo de definición que, en matemáticas, se asocia a todo proceso cuyo resultado no es previsible más que en razón de la intervención del azar. El resultado de todo

suceso aleatorio no puede determinarse en ningún caso antes de que este se produzca. El estudio de los fenómenos aleatorios queda dentro del ámbito de la teoría de la probabilidad y, en un

marco más amplio, en el de la estadística. David R. Anderson, Dennis J. Sweeney, Estadística para administración y economía 2008.

5 OBTENER DATOS EN BASE DE DATOS GERARQUICAS.-Es necesario escribir complejos programas de aplicación para responder a cualquier tipo de consulta de datos, por simple

que esta sea. Mercedes Marqués, Apuntes de ficheros y bases de datos 2001.

6 BASES DE DATOS JERÁRQUICAS.- Consiste en una colección de registros que se conectan entre sí por medio de enlaces. Cada registro es un conjunto de campos, cada uno de los cuales

contiene un solo valor. Un enlace es una asociación entre dos registros exclusivamente. Henry F. Korth y Abraham Silberschatz, Fundamentos de bases de datos, McGraw-Hill, Segunda Edición.

Página 643.

http://es.wikipedia.org/wiki/Matem%C3%A1ticas

http://es.wikipedia.org/wiki/Azar

http://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_probabilidad

http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica

4

sistemas gestores de bases de datos relacionales7 (RDBMS), además aparece un nuevo

concepto denominado transacción8 con el cual se pueden efectuar operaciones sobre las

bases de datos.

Los RDBMS trajeron dos propiedades muy importantes:

1. ACID (Atomicidad9, Consistencia10, Aislamiento11 , Durabilidad12) es un

conjunto de características o propiedades que garantizan que las transacciones en

una base de datos sean fiables.

2. Un lenguaje de consultas denominado Structured Query Language13 (SQL).

Uno de los parámetros más importantes tomado en cuenta para el manejo de los datos en

toda organización es el tiempo de respuesta de las operaciones realizadas a la base de datos

especialmente aquellas que cuentan con millones de registros. Es de vital importancia tener

sistemas eficientes de bases de datos que obtengan resultados en el menor tiempo posible,

esto permite conseguir información eficaz a bajo costo.

Existen muchos parámetros a tomar en cuenta para minimizar el tiempo de respuesta en las

operaciones de bases de datos, como por ejemplo: el diseño de estos, la estructura de la

sentencia SQL, el RDBMS, entre otros. Cualquiera de ellos podría afectar

considerablemente al buen rendimiento de una aplicación.

Este estudio analiza cómo afecta al tiempo de respuesta de las operaciones que se desean

ejecute el motor de la base de datos por medio de las sentencias SQL que no pasan por un

proceso de optimización.

7 SISTEMAS ADMINISTRADORES BASES DE DATOS RELACIONALES (RDBMS).- Las bases de datos relacionales se basan en el modelo relacional y usan un conjunto de tablas

para representar tanto los datos como las relaciones entre ellos. también incluyen un lenguaje de manipulación de datos y un lenguaje de definición de datos. La mayor parte de los sistemas

relacionales comerciales emplean el lenguaje SQL. Silberchatz, Korth, Sudarshan, Fundamentos de bases de datos, McGraw-Hill quinta edición página 9.

8 TRANSACCIÓN.- Es una unidad de la ejecución de un programa que accede y posiblemente actualiza varios elementos de datos. Una transacción se inicia con la ejecución de un programa

de usuario escrito en un lenguaje de manipulación de datos de alto nivel o en un lenguaje de programación. Y está delimitado por instrucciones de principio y fin de transacción. Silberchatz,

Korth, Sudarshan, Fundamentos de bases de datos, McGraw-Hill, quinta edición Página 507.

9 ATOMICIDAD.- Es una propiedad que indica que todas las operaciones de la transacción se deben realizar de manera adecuada en la base de datos o ninguna de ellas. Silberchatz, Korth,

Fundamentos de bases de datos, McGraw-Hill, quinta edición Sudarshan página 507.

10 CONSISTENCIA.- Es ejecutar las operaciones de una transacción de manera aislada para evitar la inconsistencia datos en la base de datos. Fundamentos de bases de datos quinta edición

Silberchatz, Korth, Sudarshan página 507.

11 AISLAMIENTO.- Una transacción es una unidad de aislamiento, permitiendo que transacciones concurrentes se comporten como si cada una fuera una única transacción que se ejecuta en el

sistema. Silberchatz, Korth, Sudarshan, Fundamentos de bases de datos, McGraw-Hill, quinta edición Página 508.

12 DURABILIDAD.- Tras la finalización con éxito de una transacción, los cambios realizados en una base de datos permanecen, incluso si hay fallos en el sistema. Silberchatz, Korth,

Sudarshan, Fundamentos de bases de datos, McGraw-Hill, quinta edición Página 508.

13 SQL (Structured Query Language, Lenguaje Estructurado De Consulta).- Es un lenguaje surgido de un proyecto de investigación de IBM para el acceso a bases de datos relacionales.

Actualmente se ha convertido en un estándar de lenguaje de bases de datos, y la mayoría de los sistemas de bases de datos lo soportan, desde sistemas para ordenadores personales, hasta grandes

ordenadores. Silberchatz, Korth, Sudarshan, Fundamentos de bases de datos, McGraw-Hill, cuarta edición 2002 Página 107.

5

4. JUSTIFICACIÓN.

En nuestro medio, los profesionales del área de informática diseñan sistemas de bases de

datos para organizaciones pequeñas, que normalmente no manejan grandes volúmenes de

información. Por este motivo es inusual que se le dé la importancia que amerita el

refinamiento de las sentencias SQL. Por lo tanto, se tiene poco conocimiento de cómo

responderían los sistemas, si estos estuvieran poblados con millones de registros. Esta falta

de previsión en lo posterior podría ocasionar gastos y pérdida de tiempo en las

organizaciones por cuanto se tendrán que hacer cambios en el sistema para obtener los

tiempos de respuestas esperados.

En la Escuela de Ingeniería en Sistemas de la Facultad de Ciencias de la Ingeniería de la

Universidad Técnica Estatal de Quevedo, escasas veces se evalúa el rendimiento de los

sistemas (enviados como proyectos) con bases de datos poblados de millones de registros; lo

que hace que los futuros profesionales desconozcan este detalle fundamental para la

eficiencia de los sistemas. Es conveniente realizar un estudio sobre este tópico, que sirva

como fundamento para los estudiantes y profesionales del área, con el cual tengan una

evidencia sustancial que les permita considerar estos aspectos al momento de diseñar la

sentencias SQL (que satisfagan los requerimientos de la aplicación) cuando realicen sus

proyectos profesionales.

5. OBJETIVOS.

5.1 OBJETIVO GENERAL.

Determinar en qué porcentaje mejora el rendimiento del tiempo de respuesta de sentencias

SQL complejas, que pasan por un proceso de optimización usando una base de datos

poblada de millones de registros.

6

5.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS.

✓ Crear procedimientos almacenados y generar de manera automática, millones de registros

para ser utilizados en la comprobación del menor tiempo de respuesta.

✓ Aplicar distintas sentencias SQL para satisfacer un requerimiento funcional, midiendo el

tiempo de respuesta de las mismas.

✓ Crear sentencias SQL complejas optimizadas para la obtención de datos.

6. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN.

6.1 PROBLEMATIZACIÓN.

Dentro del ámbito de desarrollo de sistemas, uno de los tópicos fundamentales para la

construcción de las aplicaciones, es la que corresponde al manejo de los datos. El ingeniero

en sistemas inicia su actividad (para desarrollar un software) captando los requerimientos de

la organización, es decir, empapándose cuáles son los problemas que desea resolver la

organización por medio del sistema. Los requerimientos pueden ser clasificados en

funcionales y del sistema. Los requerimientos funcionales se refieren a la entrada, salida,

mantenimiento y estancia de los datos a través de formularios. Los requerimientos

operacionales se orientan a qué tiempos de respuesta debe ceñirse el manejo de los datos.

Concretamente podemos decir que quien está realizando un sistema debe saber qué datos

seleccionar14 insertar15 , actualizar16 o eliminar17 y en qué tiempo debe estar la respuesta.

El manejo de los datos tiene básicamente tres elementos que son: El sistema gestor de bases

de datos, el diseño de la base de datos y las sentencias para realizar las operaciones. Existen

otros factores que afectan al manejo de los datos tal como los sistemas operativos, la

conectividad de las redes, etc.

Un mal diseño del esquema base de datos, afecta de manera general al rendimiento en una

base de datos, lógicamente al rendimiento del sistema. Esto ocurre puesto que en muchos

14 Seleccionar (Select).- Es una manera sencilla de recuperar datos de una base de datos. puede ser una sola tabla, de un grupo de tablas relacionadas, de tablas que existen en otras bases de

datos. Rob Hawthorne, Desarrollo de base de datos MS SQL 2000.

15 Insertar (insert).- Permite agregar nuevos valores a una tabla de la base de datos. podemos insertar filas completas a la vez. Rob Hawthorne, Desarrollo de base de datos MS SQL 2000.

16 Actualizar (Update).- Una sentencia UPDATE de SQL es utilizada para modificar uno o más valores de un conjunto de registros existentes en una tabla. Rob Hawthorne, Desarrollo de base

de datos MS SQL 2000.

17 Eliminar (Delete).- Permite eliminar uno o más registros de una tabla en una base de datos. Se debe especificar mediante una condición que datos eliminar. Rob Hawthorne, Desarrollo de

base de datos MS SQL 2000.

7

casos hay que hacer sentencias SQL demasiado complejas que utilizan muchos recursos lo

que hace que la respuesta sea lenta.

Debido a la poca atención de las sentencias SQL, puede ocurrir que sentencias que

consumen muchos recursos para su ejecución, pueden ser optimizadas de manera que

permita un mejor desempeño de los DBMS y las operaciones se ejecuten con mayor

velocidad.

El escribir sentencias SQL embebidas en el lenguaje de programación de las aplicaciones y

no en el sistema gestos de base de datos afecta al tiempo de respuesta en consulta y también

retarda el mantenimiento del sistema.

Para crear las sentencias18 que realizan las operaciones en la base de datos se utiliza el

Lenguaje de Consulta Estructurado conocido como SQL (es prácticamente de uso

universal); sin embargo, es importante observar que el objetivo de una operación puede ser

implementado con diferentes sentencias SQL que no necesariamente responderán con el

mismo tiempo de ejecución (de la sentencia) para realizar la operación. Esto significa que es

gravitante para el cumplimiento de los requisitos funcionales y del sistema que las

operaciones a los datos sean implementadas en sentencias SQL bien estructuradas tanto en

operaciones sencillas como complejas.

Construir todas las sentencias SQL (en especial las complejas) para efectuar operaciones con

los datos y posteriormente pasar a un proceso de optimización de cada una de estas requiere

de un esfuerzo intelectual considerable y de una buena cantidad de tiempo que contribuye a

consumir recursos en el desarrollo del sistema.

6.2 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA.

¿La optimización de las sentencias SQL complejas de una aplicación produce tiempos de

respuestas más rápidas que mejoran el rendimiento del sistema?

18 SENTENCIAS.- Una sentencia SQL es como una frase (comúnmente escrita en inglés) con la que decimos lo que queremos obtener y de donde obtenerlo. Todas las sentencias empiezan con

un verbo (palabra reservada que indica la acción a realizar), seguido del resto de cláusulas, algunas obligatorias y otras opcionales que completan la frase. Todas las sentencias siguen una sintaxis

para que se puedan ejecutar correctamente. Vértice S.L., Aplicaciones avanzadas de Access en la gestión del comercio Publicaciones.

8

7. HIPÓTESIS.

7.1 GENERAL.

La optimización de las sentencia SQL mejoran considerablemente el rendimiento del

tiempo de respuesta de las operaciones en una base de datos poblada con millones de

registros.

7.2 MATRIZ DE CONCEPTUALIZACIÓN.

TABLA 1. MATRIZ DE CONCEPTUALIZACIÓN.

8. MARCO TEÓRICO.

8.1 ESTUDIO REALIZADO POR EMPRESA EDINWARE.

Según Edinware19 en el estudio realizado por la empresa del Grupo GUSI20 ubicada en el

municipio de Tamuín México, la que tenía diferentes sistemas de información desarrollados por

personal de la misma empresa. Ellos analizaron la aplicación Deshuese, que controlaba la

información desde que la carne era recibida, procesada, almacenada y embarcada. Uno de los

principales problemas de este sistema era el tiempo utilizado para la generación de algunos

reportes.

El reporte consta de 3 partes, un encabezado donde se muestra información del cliente de

destino, un detalle del producto que entró al proceso y otro del producto final luego de haber

sido procesado. La ejecución de este reporte tardaba un tiempo considerable para mostrar el

resultado, tal como se observa en la siguiente tabla:

19 EDINWARE.- Es una empresa de tecnología informática(TI), especializada en servicios de Optimización de Desempeño, Alta Disponibilidad y Planeación de Capacidad para Sistemas de

Información de empresas medianas y grandes. Ubicada en Molino 40 #37 Local 7 Col. Buenos Aires, Monterrey N.L. México C.P. 64800 con web site: http://www.edinware.com/

20 GRUPO GUSI.- Es una empresa que Ofrece productos cárnicos de calidad que cumplen las especificaciones de los clientes así como las normas oficiales aplicables, logrando productividad,

eficiencia y rentabilidad, a través de la aplicación de la mejora continua y un sistema de gestión de la calidad que cumpla con la Norma Internacional ISO 9001:2000, promoviendo el desarrollo

integral del personal y minimizando el impacto ambiental. Dirección: Tamuín S.L.P. México con sitio web: http://www.grupogusi.com.mx

VARIABLES DEFINICIÓN CONCEPTUAL DIMENSIÓN INDICADOR

Tiempo

Es la magnitud física con la que

medimos la duración o separación

de acontecimientos sujetos a

cambio.

✓ Costo del

plan de

ejecución

✓ Recursos

utilizados

✓ Tiempo de

respuesta en la

ejecución de la

sentencia

9

Lote de

prueba

Tiempos (mm:ss)

2289 03:00

1788 03:54

869 03:25

1974 03:01

2090 03:02

TABLA 2. TIEMPO EN GENERAR REPORTE SIN OPTIMIZACIÓN.

Para mejorar el tiempo de respuesta en la obtención resultados por medio de reportes se

procedió a la aplicación de las siguientes etapas:

1. Esquema de Base de Datos21.- Modificaron el esquema, aplicando reglas de

normalización a varias tablas, las cuales consisten en la inserción de datos redundantes a

través de la creación de nuevas columnas en varias de ellas para reducir la cantidad de las

mismas, combinadas en las consultas utilizadas para la generación del reporte.

2. Query Redefine22.- Se analizó la lógica de las consultas que generan el reporte y se

realizaron modificaciones para eliminar la utilización de cursores y consultar la

información directamente de las tablas base en lugar de hacerlo a través de vistas o

funciones recursivas que hacían más lenta la consulta de la información.

3. Indexing23.- Se analizó y diseñó una configuración en los índices para obtener el mayor

beneficio en todas las sub-consultas utilizadas para la generación del reporte.

4. Isolate24.- Se configuró el nivel de aislamiento de las transacciones para permitir mayor

grado de concurrencia entre los usuarios que utilizan este reporte.

Luego de haber realizado las modificaciones en cada una de las etapas de la metodología, los

tiempos obtenidos para la generación del reporte se muestran en la siguiente tabla.

21 ESQUEMA DE BASE DE DATOS.- (en Inglés Data base Schema) Describe la estructura de una Base de datos, en un lenguaje formal soportado por un Sistema administrador de Base de

datos RDBMS. En una Base de datos Relacional, el Esquema define sus tablas, sus campos en cada tabla y las relaciones entre cada campo y cada tabla. Henry F. Korth y Abraham Silberschatz,

Fundamentos de bases de datos, McGraw-Hill, Segunda Edición Página 4.

22QUERY REDEFINE.- Se trata de redefinir una determinada consulta de tal manera que permita obtener el mismo resultado pero de manera más optima.

23 INDEXING.- Indexación Los registros de una base de datos quedan grabados de forma secuencia, la indexación permite listar la información de forma ordenada según un criterio

determinado o condición. Informática y comunicaciones en la empresa Carmen de Pablo Heredero 2004.

24 ISOLATE (Aislamiento).- Una transacción es una unidad de aislamiento, permitiendo que transacciones concurrentes se comporten como si cada una fuera una única transacción que se

ejecuta en el sistema. Silberchatz, Korth, Sudarshan, Fundamentos de bases de datos, McGraw-Hill quinta edición página 508.

10

Lote de

prueba

Tiempos

(mm:ss)

2289 00:14

1788 00:21

869 00:18

1974 00:16

2090 00:15

TABLA 3. TIEMPO EN GENERAR REPORTE OPTIMIZADO.

Según el análisis llevado por la empresa, concluyeron en que cada uno de los cambios realizados

en las diferentes etapas de la metodología, contribuye sin lugar a dudas a la optimización de los

procesos que utilizan la base de datos. En el gráfico 1, se muestran los resultados de los reportes

antes y después de ser aplicada la metodología de optimización.

GRÁFICO 1. RESULTADOS DE TIEMPO DE RESPUESTAS.

8.2 SEGÚN LUCAS FORCHINO 25

Comenta que cada día se necesita procesar mayor cantidad de datos y obtener de manera más

rápida y precisa la información. Muchos de los problemas de rendimiento se deben entre otras

cosas al hardware, software, sistema gestor de base de datos y por sobre todo al diseño, índices y

mala formulación de consultas SQL. Expresa que es posible mejorar significativamente el

tiempo de respuesta de nuestro sistema gestor de base de datos. A continuación recomienda lo

siguiente:

25 LUCAS FORCHINO.- Ingeniero en sistemas desarrollador de software en general, Redes y páginas web con dirección en Argentina, Córdoba Extremadura 2485.

11

Etapa de diseño de la base de datos

✓ Las tablas normalizadas reducen al mínimo el espacio ocupado por nuestra base de datos y

permiten asegurar la consistencia de la información, al mismo tiempo que son muy rápidas

para la realización de transacciones, pero generan un mayor tiempo de respuesta a la hora de

consultarlas, ya que se deben realizar generalmente la unión de varias tablas, por lo que en

caso de necesidad de altas velocidades de respuesta con grandes volúmenes de datos un

modelo desnormalizado es conveniente.

✓ Ajustar al máximo el tamaño de los campos ayuda a no desperdiciar espacio.

✓ Eliminar todo campo que no sea de utilidad, ya que por más que no contenga datos genera

retrasos.

✓ Los índices son campos que permiten la búsqueda a partir de dicho campo a una velocidad

notablemente superior. Sin embargo cuentan con la desventaja que hacen más lenta la

actualización, carga y eliminación de los registros ya que por cada modificación en la tabla

se deberá actualizar también el índice, además se debe tener en cuenta el hecho de que los

índices también ocupan espacio en el disco. Es por esto que no es factible indexar todos los

campos de la base de datos, y se deben seleccionarlos cuidadosamente. Cabe destacar que

por defecto las tablas no contienen índices, por lo que la introducción de éstos puede llegar

a producir mejoras de más del 100% en algunos casos.

Los campos que se recomiendan indexar son:

o Claves Primarias

o Claves Foráneas

o Campos por los cuales se realizaran búsquedas

o Campos por los cuales se va a ordenar

Conviene indexar tablas con gran cantidad de registros y que van a ser consultadas con más

frecuencia.

12

Donde escribir las sentencias

✓ Siempre es preferible utilizar consultas almacenadas dentro del sistema gestor de base de

datos y no dentro de la aplicación, una consulta almacenada en un procedimiento

almacenado, se ejecuta más rápido y directamente sobre la base de datos que cualquier

consulta externa.

✓ Muchas de las aplicaciones sobre todo de reporting permiten unir y realizar los JOINS y

consultas directamente en la herramienta produciendo una baja de performance realmente

considerable. Lo correcto y más eficiente seria generar la consulta en un STORE

PROCEDURE 26 con todos los JOINS y guardar el resultado en una tabla temporal, de

donde posteriormente el reporte solo deberá mostrar los datos sin necesidad de trabajarlos

primero. Dependiendo los JOINS que intervengan y los registros involucrados se pude

mejorar drásticamente la performance, han habido casos en que reportes que duraban 3 min

en generarse pasaron a 30 seg., usando esta técnica.

Acerca de la formulación de las consultas:

A la hora de ejecutar una consulta SQL la forma en que ésta es expresada, afecta directamente al

motor de BD, pequeños cambios pueden significar la ganancia de muchos segundos o minutos

que el usuario debe esperar al momento de ejecutar la consulta. Algunas recomendaciones son:

✓ No utilizar SELECT * porque el motor debe leer primero la estructura de la tabla antes de

ejecutar la sentencia.

✓ Seleccionar solo aquellos campos que se necesiten, cada campo extra genera tiempo extra.

✓ Utilizar INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, para unir las tablas en lugar del

WHERE, esto permite que a medida que se declaran las tablas se vayan uniendo mientras

que si utilizamos el WHERE el sistema gestor de base de datos, genera primero el

producto cartesiano de todos los registros de las tablas para luego filtrar las correctas, un

trabajo definitivamente lento.

✓ Especificar el alias de la tabla delante de cada campo definido en el SELECT, esto le

ahorra tiempo al motor de tener que buscar a que tabla pertenece el campo especificado.

26 STORE PROCEDURE.- Los procedimientos de una base de datos correspondientes a un conjunto de instrucciones SQL que se ejecutan con una llamada a su nombre. pueden recibir

parámetros y reenviar valores. los procedimientos almacenados se graban en la cache del servidor, compilados, durante su primera ejecución lo que aumenta el rendimiento para las siguientes

ejecuciones. Jerome Gabillaud, SQL server 2005: SQL, Transact SQL, Cuarta Edición, año 2006.

13

✓ Evitar el uso del operador cast y fórmulas dentro de consultas, cada fórmula y casteo

retrasan el motor considerablemente.

El orden de ubicación las tablas en el FROM deberían ir en lo preferible de menor a mayor según

el número de registros, de esta manera reducimos la cantidad de revisiones de registros que

realiza el sistema gestor de base de datos al unir las tablas a medida que se agregan.

Estos estudios demuestran la importancia de estructurar las sentencias SQL para realizar las

operaciones que hacen necesario el uso de la bases de datos.

8.3 ALGORITMOS DE RESOLUCION DE SENTENCIAS SQL

Los algoritmos de resolución de sentencias SQL, son los encargados de la forma como el gestor

de base de datos resuelve las operaciones entre registros de una o varias tablas en una base de

datos.

Puesto que cada gestor de base de datos emplea su forma de resolver las sentencias SQL, esto

conlleva a que si ejecuto una sentencia SQL en POSTGRES, y esta se encuentra con un grado de

optimización aceptable hablando del tiempo de respuesta, los mismos resultados, pueden variar

para gestores de base de datos como SQL server y ORACLE.

8.3.1 ALGORITMOS UTILIZADOS EN POSTGRES 9.0 DURANTE LAS PRUEBAS.

8.3.1.1 Nested Loop.

Cruce de iteración anidada (nested loop) ver (Gráfico 2): la relación derecha se recorre para cada

tupla encontrada en la relación izquierda. Esta estrategia es fácil de implementar pero puede

consumir mucho tiempo.

GRÁFICO 2 FUENTE: BRUCE MOMJIAN, POSTGRESQL INTERNALS TROUGH PICTURES.

14

8.3.1.2 Merge-Join.

Cruce de ordenación mezclada (Merge Join) ver (Gráfico 3): cada relación es ordenada por los

atributos del cruce antes de iniciar el cruce mismo. Después se mezclan las dos relaciones

teniendo en cuenta que ambas relaciones están ordenadas por los atributos del cruce. Este

modelo de cruce es más rápido que nested loop porque cada relación debe ser barrida sólo una

vez.


8.3.1.3 Hash-Join.

Cruce indexado (Hash Join) ver (gráfico 4): la relación de la derecha se indexa primero sobre sus

atributos para el cruce y se carga en una tabla hash. A continuación, se barre la relación

izquierda, y los valores apropiados de cada tupla encontrada y luego se utilizan como clave

indexada para localizar las tuplas de la relación derecha.


15

8.3.2 ALGORITMOS UTILIZADOS EN SQL SERVER 2008 R2 DURANTE

LAS PRUEBAS.

8.3.2.1 Table Delete.

El operador físico Table Delete elimina filas de la tabla especificada en la columna Argument

del plan de ejecución de consultas.

8.3.2.2 Assert.

El operador Assert comprueba una condición. Por ejemplo, valida la integridad referencial o se

asegura de que una subconsulta escalar devuelve una fila. Por cada fila de entrada, el operador

Assert evalúa la expresión de la columna Argument del plan de ejecución. Si la expresión da

como resultado NULL, la fila se pasa a través del operador Assert y continúa la ejecución de la

consulta. Si la expresión da como resultado un valor distinto a NULL, se generará el error

apropiado.

8.3.2.3 Computer Scalar.

El operador Compute Scalar evalúa una expresión para generar un valor escalar calculado que

se puede devolver al usuario, hacer referencia a él en cualquier otra parte de la consulta, o ambas

cosas a la vez, por ejemplo, en un predicado de filtro o de combinación.

8.3.2.4 Bitmap.

Un filtro de mapas de bits utiliza una representación compacta de un conjunto de valores de una

tabla, en una parte del árbol de operadores para filtrar filas de una segunda tabla en otra parte del

árbol. Si se quitan las filas innecesarias de la consulta en una fase temprana, los operadores

subsiguientes tienen menos filas con las que hay que trabajar y el rendimiento global de la

consulta mejora. El optimizador determina cuándo un mapa de bits es suficientemente selectivo

para resultar útil y en qué operadores se aplica el filtro.

8.3.2.5 Concaternation

El operador Concatenation explora varias entradas y devuelve cada fila explorada. Normalmente,

Concatenation se utiliza para implementar la construcción UNION ALL de Transact-SQL. El

operador físico Concatenation tiene dos o más entradas y una salida. Concatenation copia filas de

16

la primera secuencia de entrada en la secuencia de salida y, a continuación, repite esta operación

con cada secuencia de entrada adicional.

8.3.2.6 Filter.

El operador Filter recorre la entrada y sólo devuelve las filas que cumplen la expresión del filtro

(predicado) que aparece en la columna Argument.

8.3.2.7 Hash Match.

El operador hash match genera una tabla hash calculando un valor hash para cada fila de su

entrada de generación. En la columna argument aparece un predicado hash con una lista de las

columnas utilizadas para crear un valor hash. A continuación, por cada fila de sondeo (como

corresponda), calcula un valor hash (con la misma función hash) y busca las coincidencias en la

tabla hash.

8.3.2.8 Clustered Index Insert.

Inserta filas desde su entrada en el índice clúster especificado en la columna Argument. La

columna Argument también contiene un predicado SET:(), que indica el valor en el que se

establece cada columna. Si Clustered Index Insert no tiene elementos secundarios para los

valores de inserción, se obtendrá la fila insertada del mismo operador Insert.

8.3.2.9 Clustered Index Scan.

El operador clustered index scan examina el índice clúster especificado en la columna argument

del plan de ejecución de consulta. Si hay un predicado where, sólo se devuelven las filas que lo

cumplen.

8.3.2.10 Clustered Index Seek.

Utiliza la capacidad de búsqueda de los índices para recuperar filas de un índice clúster. La

columna argument contiene el nombre del índice clúster que se va a utilizar y el predicado seek.

El motor de almacenamiento utiliza el índice para procesar solamente las filas que cumplen el

predicado seek.

17

8.3.2.11 Nonclustered Index Spool.

El operador físico index spool contiene un predicado seek en la columna argument. El operador

index spool recorre sus filas de entrada, coloca una copia de cada fila en un archivo de cola

oculto (almacenado en la base de datos tempdb y que sólo existe durante la vigencia de la

consulta) y genera un índice no agrupado en las filas. Esto permite utilizar la capacidad de

búsqueda de los índices para presentar sólo las filas que cumplan el predicado seek.

8.3.2.12 Nonclustered Index Update.

Es un operador físico que actualiza las filas de su entrada en el índice no agrupado especificado

en la columna argument. Si hay un predicado set, cada columna actualizada se establece en este

valor.

8.3.2.13 Merge Join.

Realiza las siguientes operaciones lógicas de combinación interna (inner join), combinación

externa izquierda (left outer join), semicombinación izquierda (left semi join),

antisemicombinación izquierda (left anti semi join), combinación externa derecha (right outer

join), semicombinación derecha (right semi join), antisemicombinación derecha (right anti semi

join) y unión (union).


Realiza las operaciones lógicas combinación interna, combinación externa izquierda,

semicombinación izquierda y anti semicombinación. Las combinaciones de bucles anidados

buscan en la tabla interna cada fila de la tabla externa, normalmente mediante un índice.

Microsoft SQL Server decide, en función de los costos anticipados, si debe ordenar o no la

entrada externa para mejorar la ubicación de las búsquedas en el índice de la entrada interna.

8.3.2.15 Paralelismo.

Realiza las operaciones lógicas distribute streams, gather streams y repartition streams. Las

columnas argument pueden contener un predicado partition columns con una lista separada por

comas de las columnas que se van a particionar. Las columnas argument también pueden

contener un predicado order by, con una lista de las columnas que deben conservar el criterio de

ordenación durante la partición.

18

8.3.2.16 Proyecto de Secuencia.

Agrega columnas para realizar cálculos sobre un conjunto ordenado. Divide el conjunto de

entrada en segmentos basados en el valor de una o varias columnas. A continuación, el operador

genera la salida de un segmento cada vez. En el operador Sequence Project, las columnas se

muestran como argumentos.

8.3.2.17 Rid Lockup.

Es una búsqueda de marcadores en un montón, que utiliza un identificador de fila suministrado

(rid). La columna argument contiene la etiqueta de marcador utilizada para buscar la fila en la

tabla y el nombre de la tabla en la que se busca la fila. Rid lookup siempre está acompañado por

una instrucción nested loop join.

8.3.2.18 Row Count Spool.

El operador row count spool recorre la entrada, cuenta el número de filas que hay y devuelve ese

número de filas sin datos. Este operador se utiliza cuando es importante comprobar la existencia

de las filas, en lugar de los datos que éstas contienen.

8.3.2.19 Secuence.

Controla los planes de actualización grandes. Funcionalmente, ejecuta cada entrada en secuencia

(del principio al fin). Normalmente, cada entrada es una actualización de un objeto diferente.

Sólo devuelve las filas que proceden de su última entrada (inferior).

8.3.2.20 Segment.

Es un operador físico y lógico. Divide el conjunto de entrada en segmentos basados en el valor

de una o más columnas. Estas columnas se muestran como argumentos en el operador Segment.

El operador genera a continuación un segmento cada vez.

8.3.2.21 Sort.

Ordena todas las filas entrantes. La columna argument contiene un predicado distinct order by, si

esta operación elimina las réplicas, o un predicado order by, con una lista de las columnas,

separadas por comas, que se van a ordenar. Las columnas llevan como prefijo el valor asc, si el

orden de las columnas es ascendente, o el valor desc, si es descendente.

19

8.3.2.22 Split.

Se utiliza para optimizar el procesamiento de actualizaciones. Divide cada operación de

actualización en una operación de eliminación y una operación de inserción.

8.3.2.23 Stream Aggregate.

Agrupa las filas por una o varias columnas y, a continuación, calcula una o varias expresiones

agregadas devueltas por la consulta. Los operadores posteriores de la consulta pueden hacer

referencia al resultado de este operador, devolverse al cliente, o ambas cosas.

8.3.2.24 Table Value Function.

Evalúa una función con valores de tabla y almacena las filas resultantes en la base de datos

tempdb. Cuando los iteradores principales solicitan las filas, la función con valores de tabla

devuelve las filas desde tempdb.

8.3.2.25 Table Insert.

Inserta filas de su entrada en la tabla especificada en la columna argument del plan de ejecución

de consultas. La columna argument también contiene un predicado set, que indica el valor con el

que se establece cada columna.

8.3.2.26 Table Scan.

El operador table scan recupera todas las filas de la tabla especificada en la columna argument

del plan de ejecución de consultas. Si hay un predicado where en la columna argument, sólo se

devuelven las filas que cumplan el predicado.

8.3.2.27 Table Spool.

Recorre la entrada y coloca una copia de cada fila en una tabla de cola oculta almacenada en la

base de datos tempdb y que sólo existe durante la vigencia de la consulta. Si se hace retroceder el

operador (por ejemplo, mediante un operador nested loops) pero no es necesario volver a

enlazar, se utilizan los datos de la cola en lugar de volver a recorrer la entrada.

../../../../../manuales/Planes%20grafios%20de%20sql%20server/http___msdn.microsoft.com_es-es_library_ms175913.aspx/msdn.microsoft.com/es-es/library/ms190768.html

../../../../../manuales/Planes%20grafios%20de%20sql%20server/http___msdn.microsoft.com_es-es_library_ms175913.aspx/msdn.microsoft.com/es-es/library/ms190768.html

20

8.3.2.28 Table Update.

El operador físico table update actualiza filas de entrada de la tabla especificada en la columna

argument del plan de ejecución de consultas. El predicado set determina el valor de cada

columna actualizada. Se puede hacer referencia a estos valores en la cláusula set o en cualquier

parte del operador, y en cualquier parte de esta consulta.

8.3.2.29 Top.

Recorre la entrada y sólo devuelve el primer número o porcentaje especificado de filas,

basándose en un criterio de ordenación si es posible. Opcionalmente, la columna argument puede

contener una lista de las columnas en las que se comprueban los valores equivalentes.

8.3.3 ALGORITMOS UTILIZADOS EN ORACLE 10G DURANTE LAS PRUEBAS.

8.3.3.1 Merge Join.

Esta operación acepta dos conjuntos de filas, cada una, ordenada por un valor específico,

combinando cada fila de un conjunto con las filas coincidentes de la otra, y devolviendo el

resultado.

✓ Merge join outer: mezcla operaciones de combinación de combinación externa.

✓ Merge join anti: combina antijoin.

✓ Merge join semi: combina semiunión.

✓ Merge join cartesian: puede resultar de una o más de las tablas no tengan cualquiera de

las condiciones de unirse a las otras tablas en la sentencia.

8.3.3.2 Sort Aggregate.

La recuperación de una sola fila que es el resultado de aplicar una función de grupo a un grupo

de filas seleccionadas.

8.3.3.3 Sort Unique.

Operación de clasificación de un conjunto de filas para eliminar los duplicados.

21

8.3.3.4 Sort Group By.

Operación de clasificación de un conjunto de filas en grupos para una consulta con un group by

cláusula.

8.3.3.5 Sort Join.

Operación de clasificación de un conjunto de filas antes de una Merge Join.

8.3.3.6 Sort Order By.

Operación de clasificación de un conjunto de filas de una consulta con un ORDER BY cláusula.

8.3.3.7 view.

Operación de la realización de la consulta de una vista y luego regresar las filas resultantes a otra

operación.

8.3.3.8 Filter.

Operación de aceptar un conjunto de filas, elimina algunos de ellos, y devuelve el resto.

8.3.3.9 Index Fast Full Scan.

Recupera todos los ROWIDs (y valores de la columna) utilizando multibloques. Se pueden

definir sin orden de clasificación. Se compara a un escaneo completo de tabla sólo en las

columnas indizadas. Y es disponible solo en optimizadores basados en costos.

8.3.3.10 Index Full Scan.

Permite la recuperación de todos los ROWIDs de un índice cuando no hay iniciar o detener

clave. Los valores del índice se analizan en orden descendente o ascendente.

8.3.3.11 Index Range Scan.

Permite recuperar uno o más ROWIDs de un índice. Los valores del índice se analizan en orden

ascendente o descendente.

22

8.3.3.12 Hash Group By.

Operación de hash de un conjunto de filas en grupos para una consulta con una cláusula

group by.

8.3.3.13 Hash Join.

Es una operación de la unión de dos conjuntos de filas, devolviendo el resultado. Este método de

unión es útil para unir conjuntos de datos con grandes volúmenes ellos (DSS, por lotes). La

condición de unión es una manera eficiente de acceder a la segunda tabla.

El optimizador de consultas utiliza la menor de las dos tablas y fuentes de datos para construir

una tabla hash de la clave de combinación en la memoria. Luego se analiza la tabla más grande,

el sondeo de la tabla hash para encontrar las filas combinadas.

Estas son las operaciones de combinación:

✓ Hash join anti hash (izquierda) antijoin.

✓ Hash join semi hash (izquierda) semiunión.

✓ Hash join right anti antijoin derecho de hash.

✓ Hash join right semi semiunión derecho de hash.

✓ Hash join outer hash (izquierda) de combinación externa.

✓ Hash join right outer hash combinación externa derecha.


Esta Operación acepta dos conjuntos de filas, uno exterior y otro interior. Oracle compara cada

fila del conjunto exterior con cada fila del conjunto interior, volviendo filas que satisfacen una

condición.

8.3.3.15 Table Access Index Rowid.

Si se encuentran la tabla de particiones y las filas, entonces se utilizan el índice.

8.3.3.16 Table Access Full.

Realiza la recuperación de todas las filas de una tabla.

23

8.4 EQUIVALENCIAS DE ALGORITMOS.

AL

GO

RIT

MO

S E

QU

IVA

LE

NT

ES

EN

GE

ST

OR

ES

DE

BA

SE

S D

E

DA

TO

S.

DESCRIPCIÓN POSTGRES 9.0 SQL SERVER

2008 R2 ORACLE 10G

Union Hash

Hash

Hash Aggregate

Hash Join

Hash Semi Join

Has Match

Hash join

Hash Join Semi

Hash Unique

Hash Group by

Combinación de

mezcla Merge Join Merge Join

Merge Join

Merge Join

Cartesian

Merge Join Semi

Ordenar

Ascedente,

descendente

Sort Sort

Sort Group By

Sort Group by

Nosort

Sort Join

Sort Unique

Bucle Anidado

Nested loop

Nested loop

Semi Join

Nested loops Nested Loops

Nested Loops Semi

Filtro de campo Filter Filter

Escaneo de

Índice Index Scan

Clustered Index

Scan

Index Full Scan

Table acces by

Index Rowid

Escaneo

secuencial de

tabla

Seq. Scan Table Scan Table Acces Full

TABLA 4. EQUIVALENCIAS DE ALGORITMOS CON

POSTGRES 9.0, SQL SERVER 2008 R2 Y ORACLE 10G.

24

9. MÉTODOS Y MATERIALES.

9.1 METODOLOGÍA.

Como se trata de demostrar una hipótesis descriptiva se crearon tres grupos de pruebas con el fin

de comprobar la hipótesis.

Para llevar a cabo este análisis se utilizó un modelo de base de datos de catastro urbano y rural

del MUNICIPIO DE BUENAFE (Anexo 1); se partió del supuesto de que el diseño de la base

de datos estaba normalizado y optimizado (el diseño de la base de datos no es parte del estudio

planteado). El volumen de registros que contiene esta base de datos fue generado mediante un

procedimiento, en el cual estipulamos los millones de registros que se deseaban generar para las

pruebas. En este punto, se podrá iniciar la investigación con los grupos de pruebas; para este

efecto contamos con tres grupos de pruebas que son:

REQUERIMIETOS DE OPERACIONES

GRUPO 1 GRUPO 2 GRUPO3

Sentencia

SQL sin

optimización

Millones

De Datos

Tie

mpo

Sentencia SQL

primer

optimización

Millones

De Datos

Tie

mpo

Sentencia

SQL segunda

optimización

Millones

De Datos

Tie

mpo

INSERT

1

INSERT

1

INSERT

1

UPDATE UPDATE UPDATE DELETE DELETE DELETE SELECT SELECT SELECT

INSERT

5

INSERT

5

INSERT

5

UPDATE UPDATE UPDATE DELETE DELETE DELETE SELECT SELECT SELECT

TABLA 5. GRUPOS DE PRUEBAS.

Por cada operación (Insertar, modificar, eliminar y seleccionar) se crearon cinco sentencias SQL

diferentes, es decir, aplicada a distintas tablas y campos. Cada una de estas sentencias escritas

paso por dos ciclos de optimización con los que se midió los tiempos de respuestas. Debido a

que la creación de 5 millones de datos, con el recurso de hardware que tenía se demoró 20 días,

esto dificultó crear los 25 millones de datos como se planteó al principio, y tras coordinar con

mi tutor se optó crear 1 y 5 millones de datos para probar el impacto de la sentencias SQL.

25

Las sentencias SQL fueron desarrolladas para cada grupo de prueba como SCRIPTS27 (Anexos

del 2 al 5), mediante las pruebas en los gestores se pudieron tomar el tiempo de respuesta y el

número de recursos utilizados por cada sentencia ejecutada.

En cuanto al tiempo de respuesta se realizaron la ejecución de 10 veces cada sentencia y como

resultado se obtuvo un promedio, al que tomamos como muestra para el análisis planteado

(Anexos del 6 al 17). Cabe mencionar que los gestores de base de datos tienen una cache interna

a nivel de sesión, que permite que al ejecutar una consulta la primera vez tarde un poco, luego

utilizan los datos generados para mostrarlos y si se ejecuta de nuevo lo hace en un menor tiempo.

El número de recursos utilizados (algoritmos y lectoescritura de tablas) fue tomado ejecutando

todas las sentencias y contando cada nodo del árbol de planificación de sentencias (Anexo del 24

al 32).

9.2 MATERIALES.

Tipo Cantidad Ítem Detalles

Hardware

1 Computador

Main board MSI

Procesador AMD Athlon XP

Memoria RAM 512 Mbytes.

Disco Duro de 120 GB0

Tarjeta de Red ETHERNET

10/100

Monitor SVGA

Teclado USB/Ps2

Mouse USB/Ps2

1 Regulador APC 400 vatios

Software

1 Sistema Operativo Microsoft Windows 7

1 Paquete de software

de oficina Microsoft Word 2003

1 Sistemas Gestores

de base de datos PostgreSQL

60 Horas de Internet Investigación

4 Sueldo de

Programador

Para crear scripts de prueba sobre

análisis

8 Viáticos Pasajes, alimentación, refrigerios.

TABLA 6. MATERIALES.

27 SCRIPTS.- Los scripts de base de datos son archivos adicionales, regularmente texto plano que contienen instrucciones que no forman parte de la definición del esquema de base de datos

pero que son reconocidas por el sistema gestor de base de datos para ser ejecutados, Biblioteca Microsoft, VISUAL STUDIO 2005 enlace http://msdn.microsoft.com/es-

es/library/aa833429%28v=vs.80%29.aspx

26

9.3 RECURSOS HUMANOS.

✓ TESISTA: CARLOS JAVIER HIDALGO RIVAS

✓ DIRECTOR DE TESIS : ING. ARIOSTO VICUÑA PINO

10. RESULTADOS DE LA COMPROBACIÓN DE HIPÓTESIS.

10.1 ANÁLISIS DE RESULTADOS Y DISCUSIONES.

El análisis de resultados se llevó a cabo en el gestor de base de datos de POSTGRES 9.0

mediante los cuales se pudo observar la importancia de la optimización de la sentencias SQL,

pero luego surgió una interrogante si la misma sentencia en otro gestor de base de datos como

afectaría al rendimiento en cuanto al tiempo de respuesta. Para tener una mejor idea de cómo

afectaría la misma sentencia en otros gestores de base de datos se tomó como modelo de pruebas

al gestor de base de datos de SQL SERVER 2008 R2, y ORACLE 10G.

10.2 INTERPRETACIÓN GENERAL DE GRÁFICOS DE DISPERSIÓN Y TABLAS

Los gráficos mostrados a continuación de un millón de datos (izquierda) y 5 millones de datos

(derecha), el eje de las (X) representan las sentencias mientras que el eje de las (Y) representan

los tiempos de respuestas en segundos producidos por las sentencias ejecutadas. En el eje de la X

se ubican las sentencias sin optimización en el rango de 0-5, la primera optimización se

encuentra entre 5 y 10 y la segunda optimización va desde 10 a 15.

Las tablas que acompañan a cada gráfico representan a los tiempos de respuesta mostrados tanto

para uno y cinco millones de datos, las sentencias sin optimización (SO-P1, SO-P2, SO-P3, SO-

P4, SO-P5) color rojo claro, primer optimización (O1-P1, O1-P2, O1-P3, O1-P4, O1-P5) color

verde claro, y segunda optimización (O2-P1, O2-P2, O2-P3, O2-P4, O2-P5) color morado claro.

27

10.3 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS SELECT EN POSTGRES 9.0

PRUEBAS DE SENTENCIAS SELECT EN DBMS POSTGRES 9.0

Gráfico 5. Pruebas SELECT en POSTGRES 9.0 con un millón de datos.

Gráfico 6. Pruebas SELECT en POSTGRES 9.0 con cinco millones de datos.

Tabla de tiempos de respuestas

Análisis de resultados y discusiones.

El gráfico 5 (arriba) muestra los resultados de las pruebas SELECT en POSTGRES 9.0 con un

millón de datos, para las pruebas de la sentencias SELECT sin optimización incluyó sentencias

con emparejamiento de tablas y registros en la cláusula WHERE, además se utilizó la cláusula

LIKE con los modificadores de porcentaje que buscaban cadenas de texto equivalentes en un

campo especifico, para un millón de datos la línea de tendencia empieza en 75 segundos y tiende

a caer a 10 segundos mientras que para las pruebas en cinco millones(gráfico 6 arriba) la línea

tiende a bajar de 360 segundos a 20 segundos.

La primera optimización se dio haciendo el emparejamiento de los registros mediante la cláusula

FROM utilizando INNER JOIN, esto es más rápido puesto que según se declaran las tablas se

van filtrando los registros de emparejamientos, en la representación gráfica de los datos

podemos observar una línea de tendencia que inicia en 11.26 segundos y tiende bajar a 1.27

segundos con un millón de datos y para cinco millones de datos es de 38.56 segundos con una

tendencia a decrementar a 1.21 segundos.

La segunda optimización se dio obteniendo solo campos necesarios para el objetivo de la

consulta, esto quiere decir, que se suprimió el uso de SELECT *, de igual manera los filtros

Gestor: Postgres 9.0

Sentencia: SELECT

VD SO-P1 SO-P2 SO-P3 SO-P4 SO-P5 O1-P1 O1-P2 O1-P3 O1-P4 O1-P5 O2-P1 O2-P2 O2-P3 O3-P4 O3-P5

1 23,33 47,4 8,88 2,94 228,77 11,26 8,45 4,76 1,27 4,33 0,45 2,11 1,35 1,1 0,95

5 33,51 259,05 93,5 23,3 763,74 25,88 38,56 23 1,21 14,33 6,15 12,11 2,27 1,12 1,13

28

LIKE fueron cambiados haciendo uso de filtros más específicos utilizando el operador igual, los

tiempos de respuestas en el promedio empiezan desde 2 a 0.45 segundos para un millón de datos,

mientras que para cinco millones de datos empieza desde 12.11 y tiende a caer a 1.12 segundos

10.4 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS UPDATE EN POSTGRES 9.0

PRUEBAS DE SENTENCIAS UPDATE EN DBMS POSTGRES 9.0

Gráfico 7. Pruebas UPDATE en POSTGRES 9.0 con un millón de datos.

Gráfico 8. Pruebas UPDATE en POSTGRES 9.0 con cinco millones de datos.



Las sentencias UPDATE sin optimización para las pruebas fueron preparadas con el uso de

sentencias mediante declaración de tablas en el FROM, con emparejamiento de registros en la

cláusula WHERE, además se hizo el uso de la sentencia IN para hacer subconsultas dentro de

ésta, se crearon mas subconsultas con emparejamiento de tablas para obtener conjuntos de

registros que cumplían con cierto requerimiento, el gráfico 7 (arriba) muestra los resultados de

las pruebas sin optimización con un promedio aproximado de tiempos de respuesta que empieza

en 50 segundos y tienden a bajar a 10 segundos para la sentencia sin optimización en un millón

de registros, mientras que para cinco millones de datos empieza en 400 segundos y tienden a

caer a 35 segundos.


Sentencia: UPDATE


1 9,96 275,24 5,93 47,42 10,18 6,74 22,5 4,67 4,88 5,47 5,94 10,82 4,16 3,93 3,22

5 287,85 65,62 71,75 616,1 537,2 60,06 38,14 28,16 49,69 24,29 55,72 11,58 27,45 30,19 13,96

29

La primera optimización de este tipo de sentencia se hizo cambiando el emparejamiento de

tablas de FROM-WHERE a FROM con uniones de tablas, los resultados empiezan en 10

segundos y tienden a caer en 5 segundos para un millón de datos, mientras que para cinco

millones (gráfico 8 arriba) de datos los tiempos de respuestas promedios empiezan de 65

segundos y muestra una tendencia a bajar a 25 segundos.

La segunda optimización se dio suprimiendo datos innecesarios para el objetivo de la consulta,

la línea de tiempo de respuesta promedio empieza en 5 segundos y tiende a caer en 1 segundo

para un millón de datos, para cinco millones de datos es de 25 segundos con una tendencia a

decrementar a 20 segundos.

10.5 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS DELETE EN POSTGRES 9.0

PRUEBAS DE SENTENCIAS DELETE EN DBMS POSTGRES 9.0

Gráfico 9. Pruebas DELETE en POSTGRES 9.0 con un millón de datos.

Gráfico 10. Pruebas DELETE en POSTGRES 9.0 con cinco millones de datos.

Tabla de tiempos de respuestas.


Las sentencias DELETE son consultas de acción, las cuales realizan un cambio en la base de

datos, este tipo de sentencias se usa cuando se desea eliminar ciertos datos que cumplen un

criterio que se lo hizo en la cláusula WHERE mediante uso de subconsultas, para la consulta sin

optimización se utilizó especificaciones de tablas en el FROM y emparejamiento de registros en

WHERE, el uso de cláusula IN para obtener resultados de consultas, búsqueda de datos con la


Sentencia: DELETE


1 62,12 11,15 40,79 41,89 41,29 3,41 7,09 40,66 2,12 6,45 3,01 5,12 0,87 1,53 4,4

5 27,35 98,31 244,9 246,5 249,51 25,91 65,19 23,65 163,22 21,36 6,02 53,58 1,48 15,14 3

30

clausula LIKE para datos no muy específicos los datos el grafico 9(arriba) muestra tiempos de

respuesta sin optimización con una línea de tendencia que empieza desde 90 y tiende a bajar

hasta 12 para un millón de datos, mientras que en 5 millones(grafico 10 arriba) el

comportamiento de la línea de tendencia en inicia en 249 segundos y tiende a bajar a 49

segundos.

La primera optimización se la realizo cambiando las especificaciones de tablas y condiciones de

selección en el FROM mediante las clausulas de uniones de tablas, esta optimización se puede

apreciar la línea de tendencia que va desde 12 segundos y muestra una tendencia a bajar a 5

segundos para un millón de datos, en tanto que en 5 millones la línea empieza en 45 segundo y

baja hasta 20 segundos.

Lo que se buscó en esta optimización fue seleccionar solo campos necesarios para el objetivo de

la consulta, la línea de tendencia se encuentra dada desde 5 segundos con una tendencia a caer a

2 segundos, mientras que para la ejecución en cinco millones comienza en 20 segundos y tiende

a bajar a 12 segundos.

10.6 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS INSERT EN POSTGRES 9.0

PRUEBAS DE SENTENCIAS INSERT EN DBMS POSTGRES 9.0

Gráfico 11. Pruebas INSERT en POSTGRES 9.0 con un millón de datos.

Gráfico 12. Pruebas INSERT en POSTGRES 9.0 con cinco millones de datos.

Tabla de tiempos de respuestas.


Sentencia: Insert


1 356,39 58,35 191,6 11,62 87,49 17,95 6,97 35,59 6,42 6,19 3,15 5,58 32,41 6,09 4,53

5 380,49 66,78 188,1 19,64 134,7 21,15 14,03 33,22 12,66 10,57 6,08 13,2 31,64 9,92 9,48

31


Las sentencias INSERT son consultas de acción, las mismas que permiten agregar datos a una

tabla específica; para este tipo de consultas se utilizó una función propia de PORTGRES 9.0 que

se llama GENERATE_SERIES, la que permitió generar fechas en un rango que ayudaron a

crear millones de registros para efectos de pruebas, además para que coincidiera el índice de

tablas se utilizó la función ROW_NUMBER.

Las sentencias INSERT sin optimización cuentan con especificaciones de tablas en la cláusula

FROM, en las condiciones de selección de registro (WHERE) podemos encontrar subconsultas

dentro de conectores (AND, OR, NOT) con los que se pudo crear subconsultas en la cláusula IN

y emparejamiento de tablas, la primera optimización se dio haciendo script con especificaciones

de tablas en el FROM y emparejamiento de registros con tablas mediante la cláusula WHERE.

La segunda optimización se la hizo suprimiendo campos innecesarios dentro de una

subconsulta, los resultados de tiempos de respuestas muestran una tendencia desde 310 segundos

hasta 30 segundos para un millón de datos (gráfico 11 arriba), mientras que para 5 millones

(gráfico 12 arriba) de datos la línea de tendencia inicia desde 315 segundos con una tendencia a


La primera optimización se la realizó cambiando las especificaciones de tablas y condiciones de

selección en el FROM, mediante cláusulas de uniones de tablas, la línea de tendencia para esta

optimización en un millón de datos muestra inicia en 25 segundos con un atendencia a

decrementar a 10 segundos, para 5 millones de datos la línea inicia en 40 segundos y tiende a

caer a 20 segundos.

Lo que se buscó en esta optimización es seleccionar solo campos necesarios para el objetivo de

la consulta, la línea de tendencia se encuentra dada desde 10 segundos y tiende a caer a 1

segundo, mientras que para la ejecución en cinco millones comienza en 20 segundos y tiende a

bajar hasta 8 segundos.

32

10.7 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS SELECT EN SQL SERVER 2008

PRUEBAS DE SENTENCIAS SELECT EN DBMS SQL SERVER 2008

Gráfico 13. Pruebas SELECT en SQL SERVER 2008 R2 con un millón de datos.

Gráfico 14. Pruebas SELECT en SQL SERVER 2008 R2 con cinco millones de datos.


Gestor: SQL SERVER

Sentencia: SELECT


1 0,80 2,00 3,10 0,30 1,20 0,90 2,10 1,20 1,20 0,20 2,20 2,10 1,20 1,00 0,10

5 8,50 15,00 17,00 5,40 3,40 16,30 6,20 6,40 6,10 1,50 612,40 10,40 7,20 5,10 3,20

Análisis de resultados y discusiones

La ejecución de sentencias SELECT que se optimizo en POSTGRES 9.0 se ejecuto en SQL

SERVER 2008 R2 dando como resultado una línea de tendencia que muestra sentencia sin

optimización que va desde 1.60 segundos y tiende a bajar a 1 segundos para un millón de datos

(grafico 13 arriba), mientras que para 5 millones de datos (grafico 14 arriba) inicia en 13.5

segundos y tiende a caer en 7.2 segundos

La primera optimización los tiempos de respuestas para un millón de datos inicia en 1 segundos

y tiende a caer a 0.85 segundos, para cinco millones de datos empieza en 7.2 segundos y tiende

a bajar a 5.4 segundos.

La segunda optimización 0.85 segundos y tiende a decrementar a 0.75 segundos para un millón

de datos, mientras que para cinco millones de datos la línea de tendencia empieza en 5.4

segundos y tiende a caer a 3.20 segundos.

33

10.8 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS UPDATE EN SQL SERVER 2008

PRUEBAS DE SENTENCIAS UPDATE EN DBMS SQL SERVER 2008

Gráfico 15. Pruebas UPDATE en SQL SERVER 2008 R2 con un millón de datos.

Gráfico 16. Pruebas UPDATE en SQL SERVER 2008 R2 con cinco millones de datos.



Las sentencia UPDATE sin optimización en un millón (gráfico 15 arriba) de datos tiene una

línea de tendencia que empieza en 3.20 segundos y tiende a 0.90 segundos, en la prueba con

cinco millones de datos (gráfico 16 arriba) empiezan en 0.10 segundos y tienden a subir a 2.10

segundos.

La primera optimización se puede observar la línea de tendencia que baja desde 0.90 segundos a

0.60 segundos para un millón de datos, para cinco millones de registros empiezan de 2.10

segundos y tiende a subir a 35 segundos.

La segunda optimización la línea de tendencia empieza desde 0.60 segundos y tiende a bajar a

0.45 segundos en un millón de datos, las pruebas en cinco millones de datos se observa una línea

que empieza en 35 segundos y tiende a subir a 75 segundos.

Gestor: SQL SERVER

Sentencia: UPDATE


1 1,20 1,40 3,20 2,00 0,90 1,80 1,10 2,10 0,10 0,20 1,10 0,20 2,10 0,10 0,30

5 3,50 19,70 10,80 11,90 803,10 6,20 6,20 19,40 11,50 818,90 6,00 7,20 17,50 145,70 1109,10

34

10.9 ANÁLISIS RESULTADOS DE SENTENCIAS DELETE EN SQL SERVER 2008.

PRUEBAS DE SENTENCIAS DELETE EN DBMS SQL SERVER 2008

Gráfico 17. Pruebas DELETE en SQL SERVER 2008 R2 con un millón de datos.

Gráfico 18. Pruebas DELETE en SQL SERVER 2008 R2 con cinco millones de datos.



La sentencia DELETE sin optimización para un millón de datos(gráfico 17 arriba ) muestra una

línea de tendencia que inicia 12 segundos y tiende a bajar a 8.50 segundos, para cinco millones

de datos (gráfico 18 arriba) inicia en 27 segundos y tiende a bajar a 25.50 segundos.

La primer optimización en un millón de datos tiene una línea de tendencia de 8.50 segundos y

tiende a bajar a 7.50 segundos, para cinco millones de datos la línea de tendencia inicia en 25.50

segundos y tiende a bajar a 25 segundos.

En la segunda optimización se puede observar una línea de tendencia que baja desde 7.50

segundos con una tendencia a decremetar de 7 segundos, mientras que la ejecución en cinco

millones de datos va desde 26 segundos y tiende a bajar a 25 segundos.

Gestor: SQL SERVER

Sentencia: DELETE


1 10,80 10,10 7,00 28,10 5,00 8,00 11,00 6,10 8,00 6,00 7,00 11,00 6,50 7,00 7,00

5 28,90 34,10 25,00 24,00 14,00 25,00 35,00 26,80 24,00 26,00 23,40 38,00 22,10 24,00 26,70

35

10.10 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS INSERT EN SQL SERVER 2008



La sentencia INSERT muestra una línea de tendencia que inicia en 310 segundos y tiende a caer

en 25 segundos para un millón de datos (gráfico 19 arriba), mientras que para cinco millones de

datos (gráfico 20 arriba) inicia en 310 segundos y 39 segundos.

La primera optimización en un millón de datos inicia en 25 segundos y tiende a caer a 15

segundos, para cinco millones de datos la línea de tendencia inicia en 39 segundos y tiende a

caer en 20 segundos.

En la segunda optimización se puede observar que la línea empieza en 15 segundos y tiende a

caer a 5 segundo para un millón de datos, mientras que para cinco millones de datos la línea de

tendencia empieza en 20 segundos y tiende a caer en 10 segundos.

PRUEBAS DE SENTENCIAS INSERT EN DBMS SQL SERVER 2008

Gráfico 19. Pruebas INSERT en SQL SERVER 2008 R2 con un millón de datos.

Gráfico 20. Pruebas INSERT en SQL SERVER 2008 R2 con cinco millones de datos.

Gestor: SQL SERVER

Sentencia: INSERT


1 356,39 58,35 191,57 11,62 87,49 17,95 6,97 35,59 6,42 6,19 3,15 5,58 32,41 6,09 4,53

5 380,49 66,78 188,05 19,64 134,7 21,15 14,03 33,22 12,66 10,57 6,08 13,2 31,64 9,92 9,48

36

10.11 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS SELECT EN ORACLE 10G.


ANÁLISIS DE RESULTADOS Y DISCUSIONES

La sentencia SELECT sin optimización muestra una línea de tendencia que empieza en 9.5

segundos tiende a caer a 3.5 segundos para un millón de datos(gráfico 21 arriba), para cinco

millones de datos (gráfico 22 arriba) empieza en 30 segundos y tiende a subir a 40 segundos.

La primera optimización de esta sentencia para un millón de datos empieza en 3.5 segundos y

tiende a caer a 2 segundos, mientras que para cinco millones de datos se observa una línea que

empieza en 30 y tiende a subir a 45.

La segunda optimización para un millón de datos muestra una línea de tendencia que va desde 2

segundos y tiende a caer en 1.5 segundos, para cinco millones de datos la línea continua desde

45 segundos y tiende a subir a 50 segundos.

PRUEBAS DE SENTENCIAS SELECT EN DBMS ORACLE 10G

Gráfico 21. Pruebas SELECT en ORACLE 10G con un millón de datos.

Gráfico 22. Pruebas SELECT en ORACLE 10G con cinco millones de datos.

Gestor: ORACLE 10G

Sentencia:SELECT


1 6,7 9 2,6713 19,313 3 0,1624 9,1 6,9 15,2 0,3853 0,3149 0,848 8,1 15,2 0,3072

5 25,7 55,2 30,1 44,9483 27,1 28,1748 632,027 27,1 29,1307 27,1 28,0602 325,106 29 33,3534 28

37

10.12 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS UPDATE EN ORACLE 10G



La sentencia UPDATE sin optimizar muestra una línea de tendencia que comienza en 1.4

segundos y tiende a caer en 0.9 segundos para un millón de datos (gráfico 23 arriba), mientras

que para cinco millones de datos (gráfico 24 arriba) su ejecución muestra una línea de tendencia

que en va desde 110 segundos y tiende a caer en 80 segundos.

La primer optimización en un millón de datos la línea continúa desde 0.9 segundos y tiende a

caer en 0.6 segundos, para cinco millones de datos empieza desde 80 segundos y tiende a caer a

70 segundos.

La segunda optimización para un millón de datos empieza en 0.6 segundos y tiende a


PRUEBAS DE SENTENCIAS UPDATE EN DBMS ORACLE 10G

Gráfico 23. Pruebas UPDATE en ORACLE 10G con un millón de datos.

Gráfico 24. Pruebas UPDATE en ORACLE 10G con cinco millones de datos.

Gestor: ORACLE 10G

Sentencia:UPDATE


1 0,33 0,82 1,11 6,90 2,61 7,94 0,60 0,33 0,92 0,32 10,41 0,53 0,27 0,38 0,15

5 25,93 71,21 610,27 905,62 55,69 28,48 31,17 126,90 243,60 51,95 28,45 28,50 98,98 70,13 50,79

38

10.13 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS DELETE EN ORACLE 10G



La sentencia DELETE sin optimización en un millón de datos (gráfico 25 arriba) tiene una línea

de tendencia que inicia en 4,9 segundos y tiene una tendencia decremental a 4 segundos, para

cinco millones de datos (gráfico 26 arriba) la línea tendencia empieza en 65 segundos y tiende a

subir a 70 segundos.

En la primera optimización con un millón de datos, la línea continúa bajando de 4 segundos a 3.5

segundos, esta prueba en cinco millones de datos tiene una línea de tendencia que inicia en 70

segundos y tiende a mantenerse en 70 segundos.

La segunda optimización en un millón de datos se muestra una tendencia 3.5 y tiende a bajar 3.2

segundos, para cinco millones de datos la línea de tendencia empieza en 70 segundos y tiende a

mantenerse en 70 segundos.

PRUEBAS DE SENTENCIAS DELETE EN DBMS ORACLE 10G

Gráfico 25. Pruebas DELETE en ORACLE 10G con un millón de datos.

Gráfico 26. Pruebas DELETE en ORACLE 10G con cinco millones de datos.

Gestor: ORACLE 10G

Sentencia:DELETE


1 1,08 4,08 8,68 12,20 16,26 0,70 11,52 8,91 10,67 4,63 0,92 1,18 0,34 25,13 1,55

5 29,74 443,55 30,33 50,92 81,70 28,85 320,24 29,87 43,02 74,10 29,06 241,53 32,31 147,13 50,72

39

10.14 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE SENTENCIAS INSERT EN ORACLE 10G



La sentencia INSERT sin optimización en un millón de datos (gráfico 27 arriba) muestra una

línea de tendencia que va desde 70 segundos y tiende a caer en 20 segundos, para cinco millones

de datos (gráfico 28 arriba) inicia en 110 segundos y tiende a caer en 40 segundos.

La primera optimización se observa una línea que continua cayendo desde 20 segundos y tiende

a caer en 10 segundos, en cinco millones de datos la línea inicia en 40 segundos y tiende a 20

segundos.

La segunda optimización para un millón de datos empieza en 10 segundos y tiende a caer en 5

segundos, en cinco millones de datos la línea empieza en 20 segundos y tiende a caer a 10

segundos.

PRUEBAS DE SENTENCIAS INSERT EN DBMS ORACLE 10G

Gráfico 27. Pruebas INSERT en ORACLE 10G con un millón de datos.

Gráfico 28. Pruebas INSERT en ORACLE 10G con cinco millones de datos.

Gestor: ORACLE 10G

Sentencia:INSERT


1 24,46 654,57 8,66 20,10 24,51 12,38 6,63 9,21 16,42 11,46 10,06 8,04 9,11 14,46 11,88

5 42,51 791,59 27,58 33,00 47,69 29,59 19,59 28,01 32,53 33,08 29,32 33,30 28,22 31,22 28,46

40

10.15 ANÁLISIS DE MEDIAS POR DBMS CON UN MILLÓN DE DATOS.

POSTGRES 9.0

ORACLE 10G SQL SERVER 2008 R2

GRÁFICO 29. GRÁFICO DE MEDIAS EN DBMS CON 1 MILLON DE DATOS

Puesto que las optimizaciones se realizaron en POSTGRES 9.0 se puede observar la gráfica de la

media en segundos de la sentencia SOPT (sentencia sin optimización) ejecutada en POSTGRES

9.0 con una media de 300 segundos, el tiempo de respuesta de la media para la sentencia 1OPT

(primera optimización) es 10 segundos, la 2OPT (segunda optimización) se observa una media

de 5 segundos.

Las mismas sentencias ejecutadas en POSTGRES 9.0 son ejecutadas en ORACLE 10G, dando

como resultado una media de 40 segundos para la sentencia sin optimización, mediante la

ejecución de la primera optimización se puede observar una media de 8 segundos, para la

segunda optimización la media es de 6 segundos.

Las sentencia ejecutadas en POSTGRES 9.0 y ORACLE 10G fueron ejecutadas en SQL

SERVER 2008 R2 dando como resultado en la sentencia sin optimización una media de 4

segundos, por otro lado se puede observar una media de 3.5 segundos para la primera

41

optimización, mientras que la segunda optimización muestra una media de 12 segundos esto se

debe a que las optimizaciones se hicieron en POSTGRES 9.0. Se pudo observar que las

ejecuciones de sentencias para SQL SERVER 2008 R2 tuvo un comportamiento en cuanto a

tiempo de respuesta diferente debido a la forma como los algoritmos resuelven las estructuras de

sentencias.

10.16 ANÁLISIS DE MEDIAS POR DBMS CON CINCO MILLONES DE DATOS.

POSTGRES 9.0

ORACLE 10G

SQL SERVER 2008 R2

GRÁFICO 30. GRÁFICO DE MEDIAS EN DBMS CON 5 MILLONES DE DATOS

Las sentencias ejecutadas en POSTGRES 9.0 con un millón de datos ahora son sometidas a

pruebas en cinco millones de datos para POSTGRES 9.0 sin optimización muestra una media de

225 segundos, la primera optimización de las pruebas presentan una media de 35 segundos, y

mediante la segunda optimización la media disminuye a 20 segundos.

42

Para ORACLE 10G la sentencia sin optimización retorna un tiempo de respuesta de 175

segundos, para la primera optimización tiene una media de 90 segundos, la segunda

optimización la media es de 70 segundos.

La ejecución de las pruebas en SQL SERVER 2008 R2 muestra un tiempo similar en las

sentencias sin optimización y primer optimización con una media de 55 segundos mientras que

en la segunda optimización la media es de 120 segundos esto se debe a la forma como el gestor

resuelve las estructuras de sentencias hechas en POSTGRES 9.0.

11. PRESUPUESTO.

Cantidad Ítem Detalles Costo

Unitario Costo

1 Computador

Main board MSI

Procesador AMD

Athlon XP

Memoria RAM 512

Mbytes.

Disco Duro de 120 GB0

Tarjeta de Red ETHERNET

10/100

Monitor SVGA

Teclado USB/Ps2

Mouse USB/Ps2

$ 750.00 $ 750.00

1 Regulador APC 400 Vatios $ 60.00 $ 60.00

1 sistema

operativo Microsoft Windows 7 $ 150.00 $ 150.00

1

Paquete de

software de

oficina

Office Word 2003 $ 50.00 $ 50.00

1

Sistemas

Gestores de

base de

datos

POSTGRES SQL 9.0 $ 0.00 $ 0.00

80 horas de

Internet Investigación $ 0.70 $ 56.00

1 Sueldo de

programador

Para crear aplicación de

prueba sobre análisis $ 400.00 $ 400.00

80 Viáticos Pasajes, alimentación,

refrigerios. $ 10.00 $ 800.00

$ 2,266.00

TABLA 7. PRESUPUESTO

Para el desarrollo de este proyecto los gastos generados fueron asumidos por el autor de la tesis.

43

12. CONCLUSIONES.

Las pruebas realizadas demostraron que el tiempo de respuesta disminuye cuando se aplica la

optimización de las sentencias SQL. Al respecto, se determinó que si t (segundos) es el tiempo

de ejecución de una sentencia SQL sin optimizar, la misma sentencia pasada por una etapa de

optimización tarda en ejecutarse t/10 (segundos).

Los procedimientos almacenados para generar uno y cinco millones de datos tardaron

aproximadamente veinte días en crear estos registros. Esto se debió sobre todo a que el equipo

donde se ejecutó estos procedimientos no contaba con las características suficientes para hacerlo

en menos tiempo. Además se generó randomicamente los datos que se depositaron en tablas

temporales para el efecto.

Los requerimientos funcionales fueron bastante exigentes con relación a las condiciones de los

requerimientos por lo tanto se hizo uso de las sentencias SELECT, INSERT, UPDATE y

DELETE las cuales se estructuraron de forma compleja para satisfacer cada caso planteado.

Las cláusulas SELECT fueron optimizadas con mayor frecuencia, puesto que se utilizaron en

operaciones SQL como UPDATE, DELETE, INSERT mediante el uso de subconsultas. El

criterio de optimización que se aplicó en las sentencias SELECT fue seleccionando los campos

necesarios para el objetivo de la consulta, uso de filtro específico para obtener datos, además se

utilizaron uniones de tablas lo que ayudo a la disminución del tiempo de respuesta.

Las pruebas hechas en POSTGRES 9.0 demostraron que el tiempo de respuesta disminuye

cuando se aplica la optimización de las sentencias SQL; mientras que estas fueron ejecutadas en

SQL SERVER 2008 y ORACLE 10G dando resultados diferentes, debido a que los DBMS

tienen diferentes formas de resolver los algoritmos de sentencias SQL.

13. RECOMENDACIONES

De acuerdo a los resultados obtenidos se recomienda que, sobre todo cuando se trabaje con

bases de datos pobladas con millones de registros, las sentencias SQL pasen al menos por una

etapa de optimización.

Se debe tomar en consideración el DBMS en el cual se desea optimizar las sentencias SQL,

puesto que cada uno de ellos resuelve de manera distinta las estructuras.

44

14. BIBLIOGRAFÍA.

C.J. DATE, AÑO 2001, INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS DE BASES DE DATOS,

SÉPTIMA EDICIÓN.

CARMEN DE PABLO HEREDERO, AÑO 2004, INFORMÁTICA Y

COMUNICACIONES EN LA EMPRESA.

HENRY F. KORTH Y ABRAHAM SILBERSCHATZ, AÑO 2005, FUNDAMENTOS DE

BASES DE DATOS, MCGRAW-HILL, SEGUNDA EDICIÓN.

JEROME GABILLAUD, AÑO 2006, SQL SERVER 2005: SQL, TRANSACT SQL,

CUARTA EDICIÓN.

MERCEDES MARQUÉS, AÑO 2001, APUNTES DE FICHEROS Y BASES DE DATOS.

ROB HAWTHORNE, AÑO 2000, DESARROLLO DE BASE DE DATOS MICROSOFT

SQL SERVER 2000.

ROB HAWTHORNE, AÑO 2000, DESARROLLO DE BASE DE DATOS MS SQL 2000.

SILBERCHATZ, KORTH, AÑO 2006, FUNDAMENTOS DE BASES DE DATOS,

MCGRAW-HILL, QUINTA EDICIÓN SUDARSHAN.

SILBERCHATZ, KORTH, SUDARSHAN, AÑO 2002, FUNDAMENTOS DE BASES DE

DATOS, MCGRAW-HILL, CUARTA EDICIÓN.

SILBERCHATZ, KORTH, SUDARSHAN, AÑO 2007, FUNDAMENTOS DE BASES DE

DATOS, MCGRAW-HILL, QUINTA EDICIÓN.

VÉRTICE S.L., AÑO 2008, APLICACIONES AVANZADAS DE ACCESS EN LA

GESTIÓN DEL COMERCIO PUBLICACIONES.

45

ANEXO 1 DIAGRAMA DE LA BASE DE DATOS DEL SISTEMA DE GESTION MUNICIPAL CABILDO – CASTASTRO URBANO Y RURAL

Gráfico 31. Diagrama de la base de datos

46

ANEXO 2

REQUERIMIENTOS PARA LA SENTENCIA SELECT .

PRUEBA 1

Mostrar todos los predios que tienen escrituras donde las escrituras fuesen creadas en la región costa, sierra y en la Amazonía, cuyos predios tenga un área de construcción mayor 10 m2,

la ocupación sea de tipo no edificado, las características sean inundables, cenagosas y húmedas. Donde la topografía sea a nivel, bajo nivel, escarpado hacia arriba. La localización de los predios sea esquinera, intermedia y en cabecera y cuya forma del predio sea de tipo irregular y muy irregular. También se requiere que los predios en mención tenga una superficie mayor

a 5 m2, que el uso del predio sea para uso de educación, salud, recreación, publico, artesanal y residencial.

También se desean que se tengan los siguientes parámetros: Acera

Que la deuda del contribuyente sea menor de 8000 dólares

PRUEBA 2

Obtener un listado de predios que se encuentren ubicados en las parroquias I, J, K, Z, M, S, Y, K, F, T, D y E. mostrar nombres de propietarios, que tengan conexión de agua y que su la deuda de agua sea mayor de 10 Dólares, donde el área del predio sea mayor a 5 m2, el valor de emisión del predio por cliente sea mayor a 2.1 USD. , que todos los predios cumplan con

las siguientes características:

Paredes de Bloque, Tapial, Madera Fina y Hormigón Armado. Escaleras de Caña, Hormigón Ciclópeo, Hierro, Madera Común.

Revestimiento de pisos Arena-Cemento (Cemento Alisado), Enlucidos Tierra, Marmolina, Vinyl.

PRUEBA 3

Obtener un listado de predios rurales con los nombres de los propietarios, donde predios ingresados se encuentren entre el grupo de los predios que su deuda este entre 1 a 20000 dólares,

por título emitido. Las vías sean fluvial, Línea férrea, primer orden, herraduría, además cumpla con lo siguiente:

Tenga escrituras elaboradas en la Amazonía y Sierra, costa. Área de terreno >10 m2

Abastecimiento de agua.

Drenaje: bien drenado, excesivo, moderado. Área de construcción > 20 m2

Dominio arrendatario, comunas jurídicas y posesionario

PRUEBA 4

Obtener un listado de predios urbanos cuyos propietarios tenga agua potable, mantenga una deuda pendiente por pago de mayor a 20 dólares por predio, además las características general

de la estructura sea de tipo soportante; estado de conservación de la estructura sea en reparación y obsoleto; paredes de caña, tapial, madera fina; entrepiso de madera común, losa

Hormigón armado; entrepiso madera común. Que el contribuyente tenga predios rurales con las siguientes características: Dominio, propietario, arrendatarios, público y posesionario.

Drenaje moderado, excesivo y mal drenado

Uso del suelo: Agrícola, avícola, bioacuatico, ganadero, minero, piscícola, recreación/turismo y forestal.

PRUEBA 5

Se desea obtener un listado de los predios urbanos que sus intereses no sean mayor a 1 dólar por título emitido y que se estén ubicados en las parroquias K, E, R, O, P, T, D. donde el área

sea mayor a 50 m2, donde los propietarios sean de tipos jurídicos, Gobierno, normal y municipal.

Que su localización dentro de la manzana sea en cabecera, interior, esquinero e intermedio. Que el usuario tenga conexión de agua potable.

Además los predios seleccionados deben cumplir con lo siguiente:

Paredes de bloque, caña y madera fina.

Topografía accidentado, escarpado hacia arriba escarpado hacia abajo. Estados de construcción Estable Obsoleto, a Repara.

47

ANEXO 3

REQUERIMIENTOS PARA LA SENTENCIA UPDATE

PRUEBA 1

Se necesita actualizar el 0.3 por ciento de los valores emitidos, un 0.1 por ciento de los intereses, en los títulos de los

predios urbanos ubicados en las parroquias A, K, L, M, I, J, S. que sean de dominio público y privado, tipo de contribuyente

gobierno, jurídico, municipal. Localización en la manzana, en cabecera, interior y en pasaje.

PRUEBA 2

Se desea actualizara el valor del avaluó comercial de los predios urbanos donde el dominio sea público, su área de

construcción mayor a 20 m2, cubierta de loza hormigón armado, puertas de aluminio y enrollables, que tenga más de un

piso. Que su deuda sea mayor de 20 dólares americanos y que el contribuyente tenga agua potable, estados de

conservación obsoleta, a reparar, en reparación.

PRUEBA 3

Se desea hacer un descuento del 10 por ciento del valor de emisión, si cada predio adeuda a la municipalidad valores

menores a 8000 USD, estos predios deben constar con características de suelo seco, cenagoso, ocupación edificado, estado

de conservación a reparar, en reparación, obsoleto. Entrepiso caña, madera fina. Con un historias de dueños mayor a 5.

PRUEBA 4

Se necesita aumentar 1 por ciento al de recargo. Que las vías de acceso hacia los predios sean de primero, segundo y tercer

orden; la deuda por predio sea menor de 100; la topografía sea a nivel plana y pendiente leve; drenaje excesivo, moderado y

mal drenado; estados de conservación estable, obsoleto, a reparar; superficie mayor 100 m2.

PRUEBA 5

Se requiere actualizar el avaluó real de los predios rurales donde el uso del suelo este destinado para uso agrícola, forestal,

minero, bioacuatico, comercial, agro exportación; La deuda no sea mayor a 200 por predio. Vías de herraduría, línea férrea,

fluvial, primer orden, segundo orden; dominio posesionario, arrendatario, publico, usufructuario, comunas jurídicas;

Columnas y Pilastras de adobe, ladrillo, piedra, madera común, tapial; Revestimientos Escaleras madera fina, mármol,

caña, baldosa cerámica, champeado.

48

ANEXO 4

REQUERIMIENTOS PARA LA SENTENCIA DELETE.

PRUEBA 1

Eliminar los predios urbanos que sus escrituras se hayan hecho en la costa, sierra, amazonia; tipo de contribuyente jurídico, religioso, gobierno, normal; la deuda por título emitido sea

menor a 20 dólares; las parroquias sean A, B, C, D, E, F; características de suelo Cenagoso, mal drenado, húmedo, inundable; revestimiento de pisos tablón Gress, madera común, caña,

madera fina, marmolina. Área de terreno mayor 20 m2. Área de construcción 10 m2.

PRUEBA 2

Se desea hacer la eliminación de los títulos emitidos no cancelado por contribuyente donde la deuda por predios sea menor a 600 dólares americanos, estos predios deben estar ubicados

en sectores con aéreas de riegos como por ejemplo F,G,H,I,J,K,L,M,N,Ñ,A Y O. donde los predios cuentes con características que a continuación se detallan.

Su localización sea intermedio, en cabecera, interior, en pasaje y manzanero.

Características del suelo inundable, cenagoso, húmedo.

Estado de conservación en reparación, a reparar y obsoleto.

PRUEBA 3

Mediante el censo hecho en el año de 1996, se les encargo a unos pasantes de colegios que ingresaran algunos datos concernientes al censo de los prediales, algunos de estos ingresos

fueron herrados, por tal motivo se desea eliminar estos predios que fueron ingresaos en diciembre del año antes mencionado. Estos predios cumplen con las siguientes características.

El frente principal mayor 8

Fondo relativo se encuentres entre 10 a 190

Localización esquinero, en cabecera, interior.

Escalera de Hormigón simple, ladrillo, hierro.

Deuda mayor a 30 Dólares Americanos.

PRUEBA 4

Los predios rurales se les encargo a una empresa extranjera que realice el censo del año 1985. Que lo completaron el cincuenta por ciento, la contraparte se contrato personal inexperto en

el tema que como resultado no realizo el censo de forma correcta. Los predios que hay que eliminar cumplieron con las siguientes características.

Traslación de dominio posesión, permuta, adjudicación.

Uso de suelo agrícola, agro exportación, avícola, bioacuatico, porcicola y minero.

La superficie sea mayor de 5 Hectáreas.

Escrituras elaboradas en la sierra, costa, galápagos.

PRUEBA 5

Realizar la eliminación de la deuda de los predios urbanos ubicados en las parroquias A, B, C, D, E, F, G, H. área de terreno entre 50 a 200 m2. La deuda por predio sea menor a 2584

dólares.

Paredes de Bloque, Tapial, Madera Fina y Hormigón Armado.

Escaleras de Caña, Hormigón Ciclópeo, Hierro, Madera Común.

Revestimiento de pisos Arena-Cemento (Cemento Alisado), Enlucidos Tierra, Marmolina, Vinyl.

49

ANEXO 5

REQUERIMIENTOS PARA LA SENTENCIA INSERT.

PRUEBA 1 Hacer una emisión de los predios ubicados en las parroquias A. el contribuyente sea de tipo jurídico; que los predios estén en posición esquinero, interior, en cabecera; tengan escrituras hechas en las ciudades de la sierra.

PRUEBA 2 Realizar una emisión de los predios rurales, los predios rurales deben cumplir con las siguientes especificaciones: dominio propietario, arrendatario, posesionario, traslación de dominio herencia, donación, posesión, drenaje bien drenado, mal drenado y moderado, poblaciones más cercanas cabecera cantonal y cabecera parroquial, vías de primero y segundo orden.

PRUEBA 3 Se no pide hacer una emisión de agua potable desde los meses del año 1992 a diciembre del 2011 los títulos que se deben emitir han de cumplir con el siguiente criterio: los predios urbanos de la parroquia A. Tener aceras y bordillos que tengan construcción con acabados en estado estables y a reparar, números de pisos mayor a 3, entrepisos de losa hormigón armado,

madera común, madera fina, paredes de fibrocemento, hormigón armado, ladrillo.

PRUEBA 4 Se necesita hacer una emisión de predios urbanos donde el área del predio este entre 10 m2 y 200 m2, que los dueños tengan un numero de cedula que termine en los números 1, 9, 6, 3, 4,

0,2 que el estado civil no sea viudo; la construcción debe ser a repara y obsoleto. En los predios seleccionados en la consulta anterior cada dueño debe tener un predio rural con construcción y vías de primero y segundo orden.

PRUEBA 5 Hacer una emisión de predios urbanos donde los predios se encuentras ubicados en la parroquia B. Las características del suelo sea de tipo cenagoso, húmedo e inundable, revestimiento exteriores de tipo cemento, chapeado, enlucidos tierra, grafiado y madera fina que los dueños de los predios tengan agua potable y predios rurales.

50

ANEXO 6

RESULTADOS DE LA SENTENCIA SELECT BAJO DBMS POSTGRES 9.0

Prueba 1 Prueba 2 Prueba 3 Prueba 4 Prueba 5 Prueba 6 Prueba 7 Prueba 8 Prueba 9 Prueba 10 Promedio

42 115,67 3,57 3,60 3,65 3,57 3,60 3,59 3,67 3,59 3,90 14,84 1'

73 300,08 53,60 54,25 55,15 54,11 43,10 52,82 60,99 53,62 57,74 78,55 5'

42 43,71 41,53 41,93 41,73 41,59 41,70 42,14 41,40 41,23 41,29 41,83 1'

73 26,04 25,75 25,81 25,68 6,06 26,02 25,49 25,84 6,06 25,69 21,84 5'

42 12,13 4,15 4,18 4,15 4,10 4,14 4,16 4,14 4,11 4,20 4,95 1'

73 0,74 0,62 0,63 0,62 0,62 0,63 0,62 0,62 0,64 0,64 0,64 5'

182 47,59 46,96 47,18 46,63 49,69 47,24 47,32 47,16 47,19 47,04 47,40 1'

518 272,85 258,44 257,52 258,38 257,33 253,82 257,40 257,94 258,10 258,78 259,05 5'

182 8,49 8,46 8,42 8,52 8,42 8,41 8,46 8,42 8,40 8,52 8,45 1'

518 39,34 38,74 38,52 38,36 38,62 38,36 38,38 38,31 38,63 38,29 38,56 5'

182 2,18 2,08 2,08 2,08 2,12 2,12 2,10 2,14 2,07 2,10 2,11 1'

518 31,15 9,91 10,07 9,93 10,07 10,11 9,93 9,93 9,96 10,01 12,11 5'

4080 14,16 16,16 14,06 13,66 13,84 13,86 14,29 13,68 14,27 14,19 14,22 1'

24352 188,42 1116,86 1199,51 128,31 115,51 117,73 101,76 116,46 126,13 112,48 332,31 5'

4080 2,36 2,30 2,32 2,28 2,29 2,28 2,26 2,26 2,30 2,31 2,30 1'

24352 60,42 2,15 2,12 1,80 1,86 2,16 19,55 2,13 1,95 2,14 9,63 5'

4080 1,66 1,61 1,59 1,61 1,59 1,60 1,58 1,59 1,64 1,59 1,61 1'

24352 236,63 2,81 2,62 2,64 2,65 2,73 2,62 2,71 2,72 2,62 26,08 5'

106 2,96 3,06 3,03 2,96 2,67 2,97 2,95 2,90 2,91 2,97 2,94 1'

339 193,88 5,50 4,15 4,04 4,11 4,14 4,18 4,39 4,31 4,31 23,30 5'

106 1,15 1,43 1,14 1,16 1,13 2,01 1,20 1,14 1,18 1,14 1,27 1'

339 1,29 1,21 1,19 1,17 1,20 1,25 1,22 1,18 1,19 1,19 1,21 5'

106 1,10 1,10 1,09 1,10 1,09 1,11 1,12 1,13 1,09 1,07 1,10 1'

339 1,13 1,12 1,11 1,11 1,15 1,12 1,10 1,13 1,13 1,13 1,12 5'

188 231,43 228,52 228,66 223,52 223,42 231,52 228,91 229,81 228,33 233,56 228,77 1'

557 986,70 77,74 767,03 768,10 854,25 839,12 976,61 779,80 789,80 798,29 763,74 5'

188 4,29 4,40 4,31 4,41 4,39 4,33 4,35 4,29 4,27 4,25 4,33 1'

557 87,63 6,23 6,19 6,15 6,18 6,16 6,30 6,14 6,23 6,14 14,33 5'

188 0,97 0,93 0,95 0,95 0,96 0,93 0,94 0,95 0,95 0,98 0,95 1'

557 1,14 1,13 1,12 1,11 1,12 1,13 1,10 1,20 1,09 1,12 1,13 5'

ConsultaPruebaVolumen

de datos

Tiempo expresado en segundos

Filas Devueltas

Primer optimización3

Segunda optimización

sin optimización

sin optimización

Primer optimización


1

4

2

sin optimización



sin optimización

5

sin optimización





51

ANEXO 7

RESULTADOS DE LA SENTENCIA SELECT BAJO DBMS SQL SERVER 2008 R2


42 5,00 1,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,80 1'

73 40,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 8,50 5'

42 1,00 7,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,90 1'

73 19,00 16,00 16,00 16,00 16,00 16,00 16,00 16,00 16,00 16,00 16,30 5'

42 4,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,20 1'

73 580,00 599,00 613,00 639,00 621,00 601,00 590,00 630,00 629,00 622,00 612,40 5'

182 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 1'

518 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 5'

182 3,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,10 1'

518 10,00 5,00 6,00 5,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,20 5'

182 3,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,10 1'

518 14,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,40 5'

4080 13,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 3,10 1'

24352 35,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 17,00 5'

4080 3,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,20 1'

24352 9,00 6,00 7,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,40 5'

4080 3,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,20 1'

24352 9,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,20 5'

106 3,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,30 1'

339 9,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,40 5'

106 3,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,20 1'

339 8,00 5,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,10 5'

106 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1'

339 6,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,10 5'

188 3,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,20 1'

557 7,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,40 5'

188 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,20 1'

557 5,00 1,00 2,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,50 5'

188 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,10 1'

557 5,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,20 5'

2

sin optimización



1

sin optimización



Prueba Consulta Filas Devueltas Volumen

de datos


5

sin optimización



3

sin optimización



4

sin optimización



52

ANEXO 8

RESULTADOS DE LA SENTENCIA SELECT BAJO DBMS ORACLE 10G


42 7,00 7,00 7,00 7,00 6,00 6,00 6,00 7,00 7,00 7,00 6,70 1'

73 27,00 25,00 27,00 28,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,70 5'

42 0,33 0,16 0,16 0,14 0,14 0,14 0,14 0,13 0,14 0,16 0,16 1'

73 27,33 29,28 27,68 28,00 29,53 27,83 27,96 27,41 28,41 28,31 28,17 5'

42 0,94 0,23 0,25 0,25 0,25 0,23 0,25 0,25 0,25 0,25 0,31 1'

73 27,58 27,22 27,75 30,11 27,95 28,16 27,40 28,81 27,32 28,29 28,06 5'

182 9,00 9,00 9,00 9,00 9,00 9,00 9,00 9,00 9,00 9,00 9,00 1'

518 57,00 55,00 55,00 55,00 55,00 55,00 55,00 55,00 55,00 55,00 55,20 5'

182 8,00 10,00 10,00 9,00 9,00 9,00 9,00 9,00 9,00 9,00 9,10 1'

518 656,33 603,76 611,73 640,10 612,89 639,28 643,05 638,22 625,52 649,41 632,03 5'

182 4,00 2,00 0,30 0,31 0,31 0,31 0,31 0,31 0,31 0,31 0,85 1'

518 358,27 310,24 313,41 311,16 321,07 327,40 330,07 331,84 319,92 327,69 325,11 5'

4080 14,00 7,00 1,00 0,67 0,67 0,67 0,69 0,67 0,67 0,67 2,67 1'

24352 30,00 31,00 30,00 30,00 30,00 30,00 30,00 30,00 30,00 30,00 30,10 5'

4080 7,00 7,00 7,00 6,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 6,90 1'

24352 28,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,10 5'

4080 9,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,10 1'

24352 29,00 29,00 29,00 29,00 29,00 29,00 29,00 29,00 29,00 29,00 29,00 5'

106 21,51 18,16 17,27 17,25 20,63 20,48 20,00 17,89 19,84 20,11 19,31 1'

339 48,88 40,92 38,64 39,94 48,87 46,90 44,79 46,68 48,26 45,63 44,95 5'

106 16,00 16,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,20 1'

339 28,78 29,92 29,45 28,70 29,02 29,02 28,84 29,27 29,41 28,90 29,13 5'

106 16,00 15,00 15,00 16,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,20 1'

339 34,13 32,48 32,82 33,98 33,66 33,71 33,82 33,70 32,55 32,70 33,35 5'

188 20,00 1,00 2,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 3,00 1'

557 28,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,10 5'

188 0,76 0,77 0,30 0,30 0,28 0,28 0,30 0,30 0,30 0,28 0,39 1'

557 28,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,10 5'

188 0,67 0,27 0,27 0,27 0,28 0,27 0,27 0,27 0,27 0,27 0,31 1'

557 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 5'

2

sin optimización



1

sin optimización



Prueba Consulta Filas Devueltas Volumen

de datos


5

sin optimización



3

sin optimización



4

sin optimización



53

ANEXO 9

RESULTADOS DE LA SENTENCIA UPDATE BAJO DBMS POSTGRES 9.0


9065 15,75 9,00 8,54 9,35 10,15 11,64 8,33 8,81 7,94 10,10 9,96 1'

41280 348,24 244,83 250,54 271,43 263,26 254,13 346,86 271,73 318,08 309,37 287,85 5'

9065 6,90 6,42 6,34 6,85 6,79 6,88 5,40 7,11 6,82 7,92 6,74 1'

41280 61,42 59,04 60,13 60,43 61,00 59,18 59,54 59,55 61,16 59,12 60,06 5'

9065 5,56 5,22 5,46 6,16 6,27 6,13 6,05 6,12 6,33 6,08 5,94 1'

41280 55,76 55,70 55,73 55,70 55,74 55,75 55,71 55,71 55,72 55,72 55,72 5'

21 277,12 273,37 276,40 273,91 275,14 275,85 274,14 273,64 276,13 276,72 275,24 1'

108 358,49 59,16 20,02 20,00 22,30 39,84 45,46 36,76 31,03 23,16 65,62 5'

21 22,45 22,58 22,46 22,47 22,46 22,48 22,46 22,56 22,56 22,53 22,50 1'

108 279,26 11,28 11,41 11,28 11,38 11,35 11,32 11,35 11,36 11,39 38,14 5'

21 39,23 46,76 2,87 2,90 2,81 2,77 2,68 2,75 2,72 2,70 10,82 1'

108 11,84 11,52 11,41 11,28 11,73 11,59 11,44 11,58 11,67 11,70 11,58 5'

2714 6,05 6,36 5,75 5,88 5,78 6,02 5,87 5,84 5,78 5,93 5,93 1'

14563 414,18 38,95 31,10 28,24 32,75 31,97 33,82 32,18 37,13 37,22 71,75 5'

2714 4,50 5,03 4,39 4,63 4,96 4,64 4,60 4,45 5,00 4,47 4,67 1'

14563 32,48 24,48 30,57 28,78 29,24 30,12 30,47 24,91 24,57 26,03 28,16 5'

2714 4,74 4,11 0,45 4,46 4,76 4,46 4,72 4,55 4,73 4,59 4,16 1'

14563 28,42 26,82 23,60 29,51 24,17 28,90 26,97 29,20 27,77 29,16 27,45 5'

702 384,82 13,14 8,52 9,07 8,72 11,06 8,72 11,79 9,55 8,83 47,42 1'

12211 1169,75 164,32 89,07 997,98 655,77 331,28 735,18 668,38 1120,81 228,68 616,12 5'

702 3,96 7,51 4,04 3,84 3,93 6,11 4,62 4,11 6,28 4,37 4,88 1'

12211 53,85 46,92 49,23 49,43 47,54 49,02 50,77 51,13 50,53 48,47 49,69 5'

702 3,91 3,85 4,01 4,02 3,87 3,92 3,97 3,90 3,91 3,91 3,93 1'

12211 31,09 28,96 30,52 29,78 30,64 30,67 30,65 29,00 29,76 30,83 30,19 5'

244 53,82 5,29 5,34 5,35 5,32 5,37 5,31 5,32 5,36 5,32 10,18 1'

978 1118,24 24,32 24,21 81,07 466,99 511,37 822,85 1114,85 973,12 234,93 537,20 5'

244 5,55 5,48 5,40 5,50 5,40 5,43 5,51 5,49 5,41 5,55 5,47 1'

978 24,37 24,21 24,34 24,24 24,30 24,28 24,24 24,34 24,28 24,28 24,29 5'

244 3,26 3,21 3,20 3,20 3,20 3,24 3,23 3,23 3,25 3,21 3,22 1'

978 13,88 13,99 13,95 13,97 13,96 13,98 13,96 13,97 13,95 13,97 13,96 5'

5

sin optimización



3

sin optimización



4

sin optimización



2

sin optimización



1

sin optimización



Volumen

de datosPrueba Consulta

Registros

Actualizadas


54

ANEXO 10

RESULTADOS DE LA SENTENCIA UPDATE BAJO DBMS SQL SERVER 2008 R2


9065 3,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,20 1'

41280 8,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,50 5'

9065 0,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 1,80 1'

41280 8,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,20 5'

9065 2,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,10 1'

41280 8,00 6,00 5,00 6,00 6,00 6,00 5,00 6,00 6,00 6,00 6,00 5'

21 5,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,40 1'

108 35,00 18,00 18,00 18,00 18,00 18,00 18,00 18,00 18,00 18,00 19,70 5'

21 2,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,10 1'

108 8,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,20 5'

21 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,20 1'

108 9,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,20 5'

2714 5,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,20 1'

14563 18,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,80 5'

2714 3,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,10 1'

14563 24,00 19,00 19,00 19,00 18,00 19,00 19,00 19,00 19,00 19,00 19,40 5'

2714 3,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,10 1'

14563 21,00 18,00 17,00 17,00 17,00 17,00 17,00 17,00 17,00 17,00 17,50 5'

702 11,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 2,00 1'

12211 19,00 11,00 11,00 12,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,90 5'

702 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,10 1'

12211 16,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,50 5'

702 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,10 1'

12211 150,00 147,00 145,00 145,00 145,00 145,00 145,00 145,00 145,00 145,00 145,70 5'

244 2,00 1,00 1,00 0,00 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,90 1'

978 826,00 801,00 798,00 801,00 800,00 801,00 801,00 801,00 801,00 801,00 803,10 5'

244 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,20 1'

978 824,00 812,00 818,00 818,00 818,00 820,00 820,00 820,00 820,00 819,00 818,90 5'

244 1,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,30 1'

978 1113,00 1109,00 1109,00 1108,00 1108,00 1109,00 1109,00 1108,00 1109,00 1109,00 1109,10 5'

5

sin optimización



3

sin optimización



4

sin optimización



2

sin optimización



1

sin optimización



Prueba ConsultaVolumen

de datos

Registros

Actualizadas


55

ANEXO 11

RESULTADOS DE LA SENTENCIA UPDATE BAJO DBMS ORACLE 10G


9065 0,41 0,41 0,04 0,42 0,04 0,41 0,41 0,41 0,41 0,41 0,33 1'

41280 3,04 28,55 28,05 28,56 28,71 28,45 28,34 28,54 28,54 28,54 25,93 5'

9065 9,44 9,63 0,98 9,88 9,58 9,38 9,83 9,85 0,97 9,83 7,94 1'

41280 28,34 28,54 28,66 28,46 28,43 28,46 28,65 28,60 28,35 28,32 28,48 5'

9065 10,02 10,19 10,14 10,13 10,37 10,27 10,65 10,88 10,66 10,75 10,41 1'

41280 28,14 28,38 28,24 28,35 28,32 28,37 28,95 28,32 28,42 28,97 28,45 5'

21 3,85 0,48 0,48 0,48 0,48 0,48 0,48 0,48 0,48 0,48 0,82 1'

108 70,59 71,64 71,55 70,60 71,14 70,85 71,46 71,34 71,39 71,52 71,21 5'

21 1,51 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,60 1'

108 31,48 31,40 30,97 30,99 31,26 31,16 31,38 30,97 31,00 31,04 31,17 5'

21 0,94 0,48 0,48 0,48 0,48 0,48 0,48 0,48 0,48 0,48 0,53 1'

108 28,87 28,22 28,56 28,65 28,32 28,64 28,46 28,41 28,49 28,33 28,50 5'

2714 7,97 0,34 0,36 0,34 0,34 0,34 0,34 0,34 0,34 0,34 1,11 1'

14563 620,99 600,66 612,93 606,91 620,15 602,52 620,17 604,05 602,83 611,51 610,27 5'

2714 0,66 0,30 0,28 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,33 1'

14563 100,68 150,39 108,48 129,12 135,93 145,20 129,70 121,97 144,31 103,17 126,90 5'

2714 0,34 0,27 0,27 0,27 0,27 0,27 0,27 0,27 0,27 0,27 0,27 1'

14563 98,77 99,31 98,96 99,29 99,00 98,96 98,95 98,93 98,86 98,82 98,98 5'

702 63,10 1,98 0,67 0,47 0,47 0,47 0,47 0,47 0,47 0,47 6,90 1'

14563 980,73 865,87 876,56 885,56 942,71 932,94 883,79 889,70 906,81 891,57 905,62 5'

702 3,87 0,59 0,58 0,59 0,59 0,59 0,59 0,59 0,59 0,59 0,92 1'

14563 250,30 239,56 237,82 247,05 246,26 239,36 245,29 248,95 237,16 244,21 243,60 5'

702 0,44 0,36 0,36 0,37 0,37 0,37 0,37 0,37 0,37 0,37 0,38 1'

14563 63,74 73,98 73,37 71,26 69,61 65,44 70,16 72,78 71,76 69,19 70,13 5'

244 22,67 0,48 0,80 0,31 0,31 0,31 0,31 0,31 0,31 0,31 2,61 1'

978 56,78 55,68 54,76 55,50 55,77 55,57 55,17 56,01 56,75 54,93 55,69 5'

244 0,33 0,31 0,33 0,31 0,33 0,31 0,31 0,31 0,31 0,31 0,32 1'

978 54,90 52,68 50,30 50,46 51,13 52,69 51,49 53,93 51,26 50,67 51,95 5'

244 0,34 0,25 0,25 0,25 0,27 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,15 1'

978 52,70 48,84 52,54 51,38 51,99 49,34 51,02 50,28 49,34 50,46 50,79 5'

5

sin optimización



3

sin optimización



4

sin optimización



2

sin optimización



1

sin optimización



Prueba ConsultaRegistros

Actualizadas

Volumen

de datos


56

ANEXO 12

RESULTADOS DE LA SENTENCIA DELETE BAJO DBMS POSTGRES 9.0


71 589,14 3,61 3,59 3,65 3,51 3,60 3,52 3,54 3,52 3,54 62,12 1'

470 206,01 8,15 7,45 7,42 7,41 7,47 7,38 7,49 7,37 7,33 27,35 5'

71 3,73 3,47 3,34 3,40 3,40 3,33 3,34 3,35 3,34 3,39 3,41 1'

470 194,60 7,40 7,26 7,20 7,14 7,20 7,06 7,05 7,04 7,15 25,91 5'

71 3,42 3,07 2,97 2,95 2,97 2,94 2,99 2,93 2,96 2,93 3,01 1'

470 7,51 5,93 6,03 5,78 5,83 5,91 5,84 5,76 5,79 5,78 6,02 5'

15892 44,62 11,87 7,32 6,46 7,22 6,51 8,64 6,32 7,39 5,13 11,15 1'

90391 388,25 62,71 62,65 66,04 71,73 62,93 69,97 65,12 70,42 63,32 98,31 5'

15892 26,91 4,48 4,24 5,54 5,09 4,29 5,98 4,56 4,24 5,62 7,09 1'

90391 70,70 62,56 58,31 61,78 64,88 63,51 70,92 73,77 64,13 61,31 65,19 5'

15892 7,61 4,02 4,01 5,13 5,21 4,65 7,44 3,78 5,40 3,96 5,12 1'

90391 52,62 56,75 56,11 53,65 50,98 50,19 54,18 48,02 59,59 53,76 53,58 5'

122 41,31 40,90 40,78 40,76 40,80 40,86 40,79 40,87 40,73 40,81 40,86 1'

1155 258,93 246,33 244,50 244,66 250,42 246,17 245,17 245,54 244,91 245,33 247,20 5'

122 47,27 40,96 41,01 40,91 40,89 40,86 40,92 40,79 40,92 40,93 41,54 1'

1155 254,55 185,45 141,80 166,88 163,60 167,73 187,51 145,33 125,71 134,65 167,32 5'

122 28,10 0,90 0,79 0,79 0,79 0,77 0,85 0,79 0,81 0,79 3,54 1'

1155 92,34 1,42 1,28 1,26 1,27 1,27 1,29 1,28 1,28 1,28 10,40 5'

29 41,05 40,74 40,82 40,67 40,73 40,81 40,67 40,67 40,83 40,78 40,78 1'

1559 263,05 244,46 245,12 244,52 245,15 243,71 245,32 244,74 245,18 244,14 246,54 5'

29 22,96 2,04 2,06 2,05 2,04 2,06 2,18 2,03 2,06 2,05 4,15 1'

1559 170,59 160,27 167,35 165,27 162,96 164,39 168,87 164,55 165,00 163,48 165,27 5'

29 54,75 1,06 1,04 1,04 1,07 1,03 1,03 1,03 1,05 1,03 6,41 1'

1559 123,62 3,86 2,95 3,00 2,97 2,95 3,04 2,96 3,04 2,98 15,14 5'

506 41,39 41,07 41,40 41,22 41,35 41,28 41,36 41,26 41,34 41,20 41,29 1'

3103 255,35 244,74 254,19 249,59 246,48 254,36 244,83 244,91 246,29 254,40 249,51 5'

506 45,35 2,12 2,13 2,11 2,16 2,12 2,12 2,11 2,14 2,16 6,45 1'

3103 166,92 5,29 5,18 5,18 5,16 5,16 5,21 5,16 5,16 5,17 21,36 5'

506 40,47 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,39 0,40 0,39 0,38 4,40 1'

3103 25,23 0,55 0,54 0,53 0,54 0,54 0,53 0,52 0,54 0,52 3,00 5'

5

sin optimización



3

sin optimización



4

sin optimización



2

sin optimización



1

sin optimización



Prueba ConsultaFilas

Eliminadas

Volumen

de datos


57

ANEXO 13

RESULTADOS DE LA SENTENCIA DELETE BAJO DBMS SQL SERVER 2008 R2


71 8,00 12,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 10,80 1'

470 64,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 28,90 5'

71 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 1'

470 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 5'

71 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 1'

470 23,00 24,00 24,00 24,00 24,00 23,00 23,00 23,00 23,00 23,00 23,40 5'

15892 11,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 10,10 1'

90391 35,00 34,00 34,00 34,00 34,00 34,00 34,00 34,00 34,00 34,00 34,10 5'

15892 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 1'

90391 35,00 35,00 35,00 35,00 35,00 35,00 35,00 35,00 35,00 35,00 35,00 5'

15892 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 11,00 1'

90391 38,00 38,00 38,00 38,00 38,00 38,00 38,00 38,00 38,00 38,00 38,00 5'

122 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 1'

1155 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 25,00 5'

122 6,00 7,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,10 1'

1155 27,00 27,00 27,00 27,00 26,00 26,00 27,00 27,00 27,00 27,00 26,80 5'

122 7,00 7,00 7,00 6,00 6,00 7,00 6,00 6,00 6,00 7,00 6,50 1'

1155 23,00 22,00 22,00 22,00 22,00 22,00 22,00 22,00 22,00 22,00 22,10 5'

29 29,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,10 1'

1559 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 5'

29 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 8,00 1'

1559 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 5'

29 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 1'

1559 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 5'

506 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 1'

3103 14,00 14,00 14,00 14,00 14,00 14,00 14,00 14,00 14,00 14,00 14,00 5'

506 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 6,00 1'

3103 26,00 26,00 26,00 26,00 26,00 26,00 26,00 26,00 26,00 26,00 26,00 5'

506 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 1'

3103 27,00 27,00 26,00 27,00 27,00 27,00 27,00 27,00 26,00 26,00 26,70 5'

5

sin optimización



3

sin optimización



4

sin optimización



2

sin optimización



1

sin optimización




Eliminadas

Volumen

de datos


58

ANEXO 14

RESULTADOS DE LA SENTENCIA DELETE BAJO DBMS ORACLE 10G


71 1,30 2,06 4,23 0,45 0,45 0,45 0,45 0,45 0,45 0,45 1,08 1'

470 33,73 28,78 30,22 28,25 29,30 28,04 30,31 29,48 29,40 29,87 29,74 5'

71 3,07 0,44 0,44 0,44 0,44 0,44 0,44 0,44 0,44 0,44 0,70 1'

470 29,83 28,78 28,95 28,95 28,67 28,75 28,96 28,94 28,56 28,05 28,85 5'

71 4,34 0,55 0,53 0,55 0,56 0,53 0,55 0,55 0,55 0,55 0,92 1'

470 29,36 28,81 29,02 28,80 30,69 28,99 28,84 28,83 28,35 28,97 29,06 5'

15892 30,10 1,47 1,50 1,58 1,76 1,50 1,44 1,45 0,00 0,01 4,08 1'

90391 497,86 409,89 407,77 459,98 453,69 434,61 466,49 429,40 431,77 444,09 443,55 5'

15892 4,99 1,44 1,54 2,18 1,47 15,43 15,10 14,85 29,46 28,77 11,52 1'

90391 359,23 310,80 299,60 322,95 311,56 302,44 348,69 322,70 313,13 311,31 320,24 5'

15892 3,20 0,95 0,94 0,95 0,95 0,95 0,95 0,95 0,95 0,95 1,18 1'

90391 250,67 239,88 233,96 245,50 249,31 232,37 231,63 248,10 250,59 233,27 241,53 5'

122 9,64 9,56 8,63 8,42 8,42 8,42 8,42 8,42 8,42 8,42 8,68 1'

1155 37,12 29,58 29,89 30,26 29,39 29,43 29,76 29,09 29,08 29,66 30,33 5'

122 9,14 9,19 8,77 9,25 8,88 8,74 8,91 8,66 8,96 8,66 8,91 1'

1155 29,91 29,91 29,47 30,09 29,78 29,99 29,99 29,99 29,56 30,01 29,87 5'

122 0,36 0,34 0,34 0,33 0,34 0,33 0,33 0,33 0,34 0,33 0,34 1'

1155 29,23 35,30 30,30 32,21 34,43 33,51 32,25 32,32 33,35 30,24 32,31 5'

29 12,90 12,68 11,32 12,43 11,13 12,32 12,45 12,66 12,11 12,05 12,20 1'

1559 52,46 50,40 50,69 50,72 50,74 50,44 50,85 50,98 50,92 50,98 50,92 5'

29 10,98 11,09 10,25 10,17 10,92 10,97 10,58 10,87 10,33 10,53 10,67 1'

1559 43,38 42,88 42,43 43,56 42,90 43,27 42,46 42,48 43,54 43,27 43,02 5'

29 38,35 30,29 32,81 38,01 36,59 3,82 19,81 31,08 11,27 9,33 25,13 1'

1559 150,24 148,23 144,53 144,56 148,76 144,83 147,51 145,31 147,71 149,62 147,13 5'

506 22,25 11,67 11,68 11,56 21,08 17,62 14,52 14,79 18,97 18,43 16,26 1'

3103 85,75 80,28 78,34 76,10 82,40 84,90 81,60 82,03 84,14 81,49 81,70 5'

506 8,08 4,96 4,29 5,80 3,12 4,25 1,31 3,51 7,53 3,44 4,63 1'

3103 75,37 70,77 78,57 72,20 71,00 72,96 70,92 78,48 74,70 76,06 74,10 5'

506 2,48 2,37 1,84 1,01 1,07 2,35 0,97 1,97 0,69 0,79 1,55 1'

3103 50,57 50,88 50,79 50,79 50,62 50,70 50,73 50,87 50,61 50,64 50,72 5'

5

sin optimización



3

sin optimización



4

sin optimización



2

sin optimización



1

sin optimización




Eliminadas

Volumen

de datos


59

ANEXO 15

RESULTADOS DE LA SENTENCIA INSERT BAJO DBMS POSTGRES 9.0


332 356,52 356,29 356,50 356,34 356,39 356,48 356,30 356,34 356,32 356,39 356,39 1'

332 409,71 352,00 399,89 404,41 407,17 366,19 354,50 393,45 357,08 360,50 380,49 5'

332 19,04 17,84 17,61 17,94 17,76 18,22 17,85 17,93 17,73 17,60 17,95 1'

332 21,34 21,31 21,04 21,09 21,18 21,09 21,05 21,22 21,11 21,04 21,15 5'

332 3,25 3,01 3,10 3,24 3,21 3,08 3,17 3,05 3,16 3,21 3,15 1'

332 6,13 6,02 6,04 6,12 6,10 6,06 6,10 6,08 6,13 6,04 6,08 5'

2554 121,34 56,95 53,48 56,16 50,45 48,66 44,38 55,10 47,89 49,13 58,35 1'

2617 173,10 57,68 52,80 62,46 55,26 54,10 58,45 53,95 45,69 54,27 66,78 5'

2554 11,10 7,45 6,58 2,55 6,26 5,65 5,79 4,96 6,12 13,20 6,97 1'

2617 14,10 11,97 10,30 11,60 34,10 12,84 12,36 10,44 12,68 9,95 14,03 5'

2554 5,30 6,41 4,23 5,63 6,13 4,38 6,46 6,01 6,68 4,52 5,58 1'

2617 27,96 11,11 9,25 9,48 9,64 9,78 9,52 9,19 9,00 27,10 13,20 5'

624 303,22 200,63 180,77 176,84 179,93 174,78 177,47 175,91 166,97 179,20 191,57 1'

600 319,43 186,20 177,53 172,32 164,52 173,13 174,71 175,92 166,33 170,38 188,05 5'

624 64,10 30,75 30,61 29,20 28,53 31,42 32,76 38,31 35,56 34,66 35,59 1'

600 35,00 34,93 31,45 33,84 31,64 33,56 33,15 32,29 33,57 32,79 33,22 5'

624 33,11 34,80 34,32 32,71 31,68 34,91 33,24 29,44 29,14 30,75 32,41 1'

600 33,21 33,63 30,10 31,18 30,27 30,81 32,46 32,57 32,18 30,01 31,64 5'

3472 39,47 9,06 8,52 9,52 8,26 7,94 9,03 7,86 8,27 8,27 11,62 1'

3410 72,79 12,10 12,05 14,90 14,76 15,89 13,63 13,21 13,59 13,47 19,64 5'

3472 9,36 6,18 5,73 6,26 6,44 7,00 5,63 6,37 5,60 5,64 6,42 1'

3410 15,26 19,81 11,83 22,90 9,09 9,29 9,29 9,88 9,65 9,59 12,66 5'

3472 7,01 6,09 5,90 5,86 5,90 6,02 6,18 6,80 5,96 5,17 6,09 1'

3410 12,09 9,62 9,95 9,30 9,90 9,90 9,83 9,32 9,50 9,80 9,92 5'

1677 92,41 80,51 89,24 87,48 89,86 81,57 91,08 86,98 88,15 87,61 87,49 1'

1652 174,30 95,04 173,97 162,13 129,40 108,32 110,29 107,69 172,22 113,62 134,70 5'

1677 6,22 6,16 6,19 6,22 6,18 6,20 6,19 6,19 6,18 6,18 6,19 1'

1652 15,56 14,23 9,66 9,96 9,02 10,90 8,56 9,00 10,09 8,72 10,57 5'

1677 4,50 4,25 4,75 4,36 4,38 4,60 4,71 5,18 4,22 4,38 4,53 1'

1652 12,39 8,26 12,29 12,29 8,07 8,03 7,84 8,14 8,02 9,44 9,48 5'

5

sin optimización





4

sin optimización



3

sin optimización



Prueba ConsultaVolumen

de datosFilas Agregadas


1

sin optimización



2

sin optimización

60

ANEXO 16

RESULTADOS DE LA SENTENCIA INSERT BAJO DBMS SQL SERVER 2008 R2


332 2,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,10 1'

332 27,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 3,60 5'

332 3,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,20 1'

332 7,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,60 5'

332 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,20 1'

332 6,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,50 5'

2554 7,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,60 1'

2617 4,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,10 5'

2554 4,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,30 1'

2617 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 5'

2554 174,00 175,00 175,00 175,00 175,00 175,00 175,00 175,00 175,00 175,00 174,90 1'

2617 176,00 176,00 176,00 176,00 176,00 176,00 176,00 176,00 176,00 176,00 176,00 5'

624 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 1'

600 7,00 4,00 4,00 4,00 4,00 4,00 4,00 4,00 4,00 4,00 4,30 5'

624 23,00 21,00 21,00 21,00 21,00 21,00 21,00 21,00 21,00 21,00 21,20 1'

600 27,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,00 24,30 5'

624 2,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,10 1'

600 7,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,40 5'

3472 12,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,90 1'

3410 6,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,40 5'

3472 5,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,30 1'

3410 6,00 3,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,50 5'

3472 6,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,30 1'

3410 6,00 6,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,60 5'

1677 5,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,30 1'

1652 6,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,40 5'

1677 3,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,10 1'

1652 5,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,30 5'

1677 3,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,10 1'

1652 7,00 4,00 4,00 4,00 4,00 4,00 4,00 4,00 4,00 4,00 4,30 5'

5

sin optimización



3

sin optimización



4

sin optimización



2

sin optimización



1

sin optimización



Prueba Consulta Filas AgregadasVolumen

de datos


61

ANEXO 17

RESULTADOS DE LA SENTENCIA INSERT BAJO DBMS ORACLE 10G


332,00 31,60 23,19 24,27 23,73 23,28 23,42 23,88 23,57 23,77 23,88 24,46 1'

332,00 43,69 42,13 42,79 41,32 42,36 43,51 42,50 42,07 42,24 42,46 42,51 5'

332,00 15,49 10,21 11,80 10,46 15,16 10,58 14,01 11,86 13,05 11,18 12,38 1'

332,00 28,71 27,67 31,47 27,77 31,29 29,30 30,32 29,09 30,98 29,27 29,59 5'

332,00 10,47 9,68 10,05 9,99 10,29 10,44 10,27 9,74 9,90 9,77 10,06 1'

332,00 27,80 27,49 32,33 27,90 30,07 31,24 28,77 29,73 29,51 28,34 29,32 5'

2554,00 643,45 661,90 650,96 643,91 671,62 652,30 645,43 664,19 659,73 652,18 654,57 1'

2617,00 737,10 840,08 836,31 833,01 747,05 809,75 788,53 763,59 769,37 791,09 791,59 5'

2554,00 8,10 9,55 8,94 2,55 3,84 7,36 8,83 3,96 8,55 4,62 6,63 1'

2617,00 26,70 27,55 26,88 27,26 13,51 2,95 17,02 13,28 14,46 26,28 19,59 5'

2554,00 8,60 0,92 9,12 9,27 9,11 8,63 8,71 8,74 8,63 8,71 8,04 1'

2617,00 27,37 27,26 38,85 27,46 33,59 34,17 38,35 37,12 37,62 31,19 33,30 5'

624,00 9,06 8,25 8,89 8,69 8,41 8,42 8,44 8,72 8,73 9,02 8,66 1'

600,00 27,77 27,44 27,41 27,47 27,54 27,69 27,73 27,68 27,60 27,45 27,58 5'

624,00 9,58 8,64 9,05 9,00 9,37 9,14 9,44 9,24 9,18 9,51 9,21 1'

600,00 27,44 27,08 27,49 29,47 27,18 28,58 27,88 28,36 28,73 27,88 28,01 5'

624,00 9,67 9,05 8,92 8,77 9,03 8,94 9,13 9,10 9,26 9,25 9,11 1'

600,00 27,31 27,11 27,83 29,22 27,31 29,03 29,00 28,32 28,18 28,86 28,22 5'

5363,00 27,71 15,71 15,90 16,60 24,13 16,87 20,24 15,79 23,16 24,95 20,10 1'

5273,00 33,32 34,09 32,26 32,40 32,87 33,15 33,08 32,88 32,70 33,29 33,00 5'

5363,00 16,36 16,51 16,66 15,57 16,49 16,59 16,59 16,43 16,59 16,44 16,42 1'

5273,00 32,49 32,68 32,45 32,43 32,64 32,57 32,45 32,51 32,46 32,64 32,53 5'

5363,00 14,74 14,01 14,31 15,19 14,24 14,39 14,73 14,32 14,63 14,04 14,46 1'

5273,00 31,31 31,14 31,25 31,24 31,16 31,23 31,14 31,14 31,26 31,30 31,22 5'

1677,00 28,86 21,43 22,31 22,59 23,10 24,55 26,43 21,75 27,44 26,69 24,51 1'

1652,00 57,88 40,11 42,81 42,82 46,51 55,11 48,61 51,75 46,13 45,22 47,69 5'

1677,00 11,39 11,44 11,51 11,51 11,43 11,47 11,50 11,48 11,45 11,44 11,46 1'

1652,00 41,12 29,16 30,80 29,36 37,56 29,92 38,55 30,91 32,49 30,92 33,08 5'

1677,00 12,36 11,65 11,89 11,53 11,62 11,64 11,94 12,16 12,04 11,95 11,88 1'

1652,00 20,47 32,69 30,50 29,55 29,94 26,50 26,92 32,01 30,75 25,30 28,46 5'

5

sin optimización



3

sin optimización



4

sin optimización



2

sin optimización



1

sin optimización



Prueba Consulta Filas AgregadasVolumen

de datos


62

ANEXO 18

RESULTADOS EN POSTGRES CON 1 MILLON DE DATOS.

Sentencia Sentencias

Delete_1OPT Delete_2OPT Delete_SOPT Insert_1OPT Insert_2OPT Insert_SOPT Select_1OPT Select_2OPT Select_SOPT Update_1OPT Update_2OPT Update_SOPT

Sentencia 1 3,41 3,01 62,12 17,95 3,15 356,39 41,83 4,95 14,84 6,74 5,94 9,96

Sentencia 2 7,09 5,12 11,15 6,97 5,58 58,35 8,45 2,11 47,4 22,5 10,82 275,24

Sentencia 3 41,54 3,54 40,86 35,59 32,41 191,57 2,3 1,61 14,22 4,67 4,16 5,93

Sentencia 4 4,15 6,41 40,78 6,42 6,09 11,62 1,27 1,1 2,94 4,88 3,93 47,42

Sentencia 5 6,45 4,4 41,29 6,19 4,53 87,49 4,33 0,95 228,77 5,47 3,22 10,18

Promedio 12,53 4,50 39,24 14,62 10,35 141,08 11,64 2,14 61,63 8,85 5,61 69,75

Gráfico 32 Resultado con 1 millón de datos en POSTGRES 9.0.

ANEXO 19

RESULTADOS EN POSTGRES CON 5 MILLONES DE DATOS.



Sentencia 1 25,91 6,02 27,35 21,15 6,08 380,49 21,84 0,64 78,55 60,06 55,72 287,85

Sentencia 2 65,19 53,58 98,31 14,03 13,2 66,78 38,56 12,11 259,05 38,14 11,58 65,62

Sentencia 3 167,32 10,4 247,2 33,22 31,64 188,05 9,63 26,08 332,31 28,16 27,45 71,75

Sentencia 4 165,27 15,14 246,54 12,66 9,92 19,64 1,21 1,12 23,3 49,69 30,19 616,12

Sentencia 5 21,36 3 249,51 10,57 9,48 134,7 14,33 1,13 763,74 24,29 13,96 537,2

Promedio 89,01 17,63 173,78 18,33 14,06 157,93 17,11 8,22 291,39 40,07 27,78 315,71

Gráfico 33. Resultado con 5 millones de datos en POSTGRES 9.0.

63

ANEXO 20

RESULTADOS EN SQL SERVER 2008 R2 CON 1 MILLON DE DATOS.



Sentencia 1 8 7 10,8 1,2 0,2 1,1 0,9 2,2 0,8 1,80 1,1 1,2

Sentencia 2 11 11 10,1 1,3 174,9 1,6 2,1 2,1 2 1,1 0,2 1,4

Sentencia 3 6,1 6,5 7 21,2 1,1 2 1,2 1,2 3,1 2,1 2,1 3,2

Sentencia 4 8 7 28,1 2,3 3,3 3,9 1,2 1 0,3 0,1 0,1 2

Sentencia 5 6 7 5 2,1 2,1 2,3 0,2 0,1 1,2 0,2 0,3 0,9

Promedio 7,8 7,7 12,2 5,6 36,3 2,2 1,1 1,3 1,5 1,1 0,8 1,7

Gráfico 34 Resultado con 1 millón de datos en SQL SERVER 2008 R2.

ANEXO 21

RESULTADOS EN SQL SEVER 2008 R2 CON 5 MILLONES DE DATOS.



Sentencia 1 25 23,4 28,9 1,6 1,5 3,6 16,3 612,4 8,5 6,2 6 3,5

Sentencia 2 35 38 34,1 3 176 3,1 6,2 10,4 15 6,2 7,2 19,7

Sentencia 3 26,8 22,1 25 24,3 3,4 4,3 6,4 7,2 17 19,4 17,5 10,8

Sentencia 4 24 24 24 2,5 3,6 2,4 6,1 5,1 5,4 11,5 145,7 11,9

Sentencia 5 26 26,7 14 2,3 4,3 2,4 1,5 3,2 3,4 818,9 1109,1 803,1

Promedio 27,36 26,84 25,20 6,74 37,76 3,16 7,30 127,66 9,86 172,44 257,10 169,80

Gráfico 35. Resultado con 5 millones de datos en SERVER 2008 R2.

64

ANEXO 22

RESULTADOS EN ORACLE 10G CON 1 MILLON DE DATOS.



Sentencia 1 0,7006 0,9236 1,0752 12,3808 10,0593 24,4581 0,1624 0,3149 6,7 7,9352 10,4056 0,3341

Sentencia 2 11,5233 1,175 4,079231 6,6308 8,0444 654,5666 9,1 0,848 9 0,6004 0,5284 0,8201

Sentencia 3 8,914 0,337 8,6799 9,214 9,1117 8,6638 6,9 8,1 2,6713 0,3311 0,2729 1,1076

Sentencia 4 10,668 25,1348 12,2042 16,4222 14,4596 20,1044 15,2 15,2 19,313 0,9182 0,3772 6,9031

Sentencia 5 4,6292 1,5536 16,2561 11,4624 11,8767 24,5147 0,3853 0,3072 3 0,3167 0,1481 2,6129

Promedio 7,29 5,82 8,46 11,22 10,71 146,46 6,35 4,95 8,14 2,02 2,35 2,36

Gráfico 36 Resultado con 1 millón de datos en ORACLE 10G.

ANEXO 23

RESULTADOS EN ORACLE 10G CON 5 MILLONES DE DATOS.



Sentencia 1 28,8452 29,0646 29,7371 29,5858 29,319 42,5061 28,1748 28,0602 25,7 28,4808 28,4458 25,9327

Sentencia 2 320,2425 241,5273 443,5541 19,5888 33,2991 791,5872 632,0267 325,1059 55,2 31,1651 28,495 71,2068

Sentencia 3 29,8686 32,3144 30,3262 28,0085 28,2181 27,5782 27,1 29 30,1 126,8956 98,9837 610,2726

Sentencia 4 43,0167 147,1289 50,9196 32,5329 31,2158 33,0044 29,1307 33,3534 44,9483 243,5972 70,1269 905,6245

Sentencia 5 74,1028 50,7175 81,7026 33,0778 28,4609 47,6932 27,1 28 27,1 51,9493 50,7871 55,6914

Promedio 99,22 100,15 127,25 28,56 30,10 188,47 148,71 88,70 36,61 96,42 55,37 333,75

Gráfico 37. Resultado con 5 millones de datos en ORACLE 10G.

65

ANEXO 24 RECURSOS UTILIZADOS EN POSTGRES 9.0 CON UN MILLON DE DATOS.

cat0

1

cat0

4

ciu

dad

emi0

1

emi0

3

gen

01

gen

02

pro

vin

cia

pru

01

pru

05

pru

10

pru

20

pru

30

pru

50

pu

r01

pu

r02

pu

r04

pu

r05

pu

r06

regi

on

ren

20

ren

21

ren

agu

a

Tota

l Lec

tura

de

tab

las

Seq

Sca

n

Ind

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can

Agg

rega

te

Win

do

ws

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egat

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rega

te

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lize

Sub

qu

ery

Un

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e

Sort

Mer

ge J

oin

Mer

ge S

emi J

oin

Has

sem

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in

Has

Has

Jo

in

Nes

ted

Lo

op

Nes

ted

loo

p S

emi

join

f()

Tota

l Rec

urs

os

Uti

lizad

os

Sin Optimización 1 1 1 1 2 1 6 6 1 20 19 1 6 1 1 1 2 13 11 7 62

Primer Optimización 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 20 18 2 5 1 1 1 10 9 7 1 55

Segunda Optimización 1 1 2 1 1 1 1 1 13 13 35 33 2 2 3 5 4 1 15 65

Sin Optimización 1 1 2 3 1 1 1 1 1 3 3 1 19 17 2 3 1 2 3 1 1 8 8 4 4 54

Primer Optimización 1 1 2 5 1 1 1 1 1 3 3 1 21 21 5 1 1 1 2 1 2 13 11 3 3 64

Segunda Optimización 1 1 2 14 1 1 1 1 1 12 12 47 44 3 1 1 8 1 7 6 2 25 98

Sin Optimización 2 1 3 1 1 1 1 1 1 3 3 1 19 19 4 1 1 12 10 3 3 53

Primer Optimización 2 1 10 1 1 1 1 1 1 1 10 10 40 39 1 3 1 8 7 21 80

Segunda Optimización 2 1 11 1 1 1 1 1 1 11 10 41 40 1 1 10 52

Sin Optimización 1 6 1 1 1 1 6 6 23 21 2 6 1 2 8 8 7 7 62

Primer Optimización 1 16 1 1 1 1 1 15 15 52 50 2 1 1 6 3 3 1 25 92

Segunda Optimización 1 15 1 1 1 1 15 15 50 48 2 1 1 4 3 3 1 24 87



Segunda Optimización 1 1 1 13 1 1 1 1 1 1 13 13 1 49 46 3 2 6 6 1 13 77

Sin Optimización 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 14 14 2 1 1 1 1 9 8 2 2 41



Sin Optimización 2 4 2 2 2 4 4 1 21 18 3 2 1 3 1 4 3 6 7 48

Primer Optimización 1 8 2 3 2 7 7 1 31 27 4 1 5 1 2 1 2 18 61




Segunda Optimización 2 8 1 1 1 8 8 29 27 2 1 1 2 1 3 2 8 47



Segunda Optimización 2 11 1 1 1 11 11 38 37 1 1 1 3 2 11 56




Sin Optimización 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 18 16 2 3 1 11 10 3 2 48

Primer Optimización 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 18 16 2 3 1 11 10 3 2 48

Segunda Optimización 1 1 1 8 2 1 1 1 1 1 1 1 8 8 36 34 2 1 4 9 8 1 16 75

Sin Optimización 2 3 1 1 1 3 3 14 12 2 1 1 1 3 3 4 6 33














Segunda Optimización 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 12 10 1 1 1 1 8 8 2 9 41

Sin Optimización 1 6 3 1 5 5 21 20 1 1 1 2 2 2 6 10 45

Primer Optimización 1 6 2 1 5 5 20 19 1 1 5 1 1 7 7 6 9 57






Primer Optimización 1 3 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 2 19 17 1 1 1 2 1 1 8 8 3 2 9 54




Segunda Optimización 1 1 1 9 1 2 1 1 1 8 8 1 35 32 2 1 1 2 4 1 7 7 2 8 9 76

5

Sen

ten

cia

SELE

CT

UP

DA

TED

ELET

E IN

SER

T

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

Pru

eba

1

2

3

4

Realizar una emisión de los predios rurales, los predios rurales deben cumplir con las

siguientes especificaciones: dominio propietario, arrendatario, posesionario,

traslación de dominio herencia, donación, posesión, drenaje bien drenado, mal

drenado y moderado.

Se no pide hacer una emisión de agua potable desde los meses del año 1992 a

diciembre del 2011 los títulos que se deben emitir han de cumplir con el siguiente

criterio: los predios urbanos de la parroquia A.

Se necesita hacer una emisión de predios urbanos donde el área del predio este entre

10 m2 y 200 m2, que los dueños tengan un numero de cedula que termine en los

números 1,9,6,3,4,0,2 que el estado civil no sea viudo;

Hacer una emisión de predios urbanos donde los predios se encuentras ubicados en la

parroquia B. Las características del suelo sea de tipo cenagoso, húmedo e inundable,

revestimiento exteriores de tipo cemento, chapeado, enlucidos tierra, grafiado y

madera fina.

Descripción

Se desea hacer la eliminación de los títulos emitidos no cancelado por contribuyente

donde la deuda por predios sea menor a 600 dólares americanos, estos predios deben

estar ubicados en sectores con aéreas de riegos como por ejemplo

F,G,H,I,J,K,L,M,N,Ñ,A Y O.

Se desea eliminar los predios que cumplen con estas caracteristicas: El frente

principal mayor 8, Fondo relativo se encuentres entre 10 a 190, Localización

esquinero, en cabecera, interior, Escalera de Hormigón simple, ladrillo, hierro, Deuda

mayor a 30 Dólares Americanos.

Eliminar los predios con las siguientes características: Traslación de dominio posesión,

permuta, adjudicación, Uso de suelo agrícola, agro exportación, avícola, bioacuatico,

porcicola y minero, La superficie sea mayor de 5 Hectáreas.

Realizar la eliminación de la deuda de los predios urbanos ubicados en las parroquias

A, B, C, D, E, F, G, H. área de terreno entre 50 a 200 m2. La deuda por predio sea

menor a 2584 dólares.

Hacer una emisión de los predios ubicados en las parroquias A. el contribuyente sea

de tipo jurídico; que los predios estén en posición esquinero, interior, en cabecera;

tengan escrituras hechas en las ciudades de la sierra.

Se desea actualizara el valor del avaluó comercial de los predios urbanos donde el

dominio sea público, su área de construcción mayor a 20 m2, cubierta de loza

hormigón armado, puertas de aluminio y enrollables, que tenga más de un piso.

Se desea hacer un descuento del 10 por ciento del valor de emisión, si cada predio

adeuda a la municipalidad valores menores a 8000 USD, estos predios deben constar

con características de suelo seco, cenagoso, ocupación edificado.

se necesita aumentar 1 por ciento al de recargo. Que las vías de acceso hacia los

predios sean de primero, segundo y tercer orden; la deuda por predio sea menor de

100; la topografía sea a nivel plana y pendiente leve; drenaje excesivo, moderado y

mal drenado;

Se requiere actualizar el avaluó real de los predios rurales donde el uso del suelo este

destinado para uso agrícola, forestal, minero, bioacuatico, comercial, agro

exportación; La deuda no sea mayor a 200 por predio.

Eliminar los predios urbanos que sus escrituras se hayan hecho en la costa, sierra,

amazonia; tipo de contribuyente jurídico, religioso, gobierno, normal; la deuda por

título emitido sea menor a 20 dólares; las parroquias sean A, B, C, D, E, F;

Obtener un listado de predios que se encuentren ubicados en las parroquias I, J, K, Z,

M, S, Y, K, F, T, D y E. mostrar nombres de propietarios, que tengan conexión de agua y

que su la deuda de agua sea mayor de 10 Dólares.

Obtener un listado de predios rurales con los nombres de los propietarios, donde

predios ingresados se encuentren entre el grupo de los predios que su deuda este

entre 1 a 20000 dólares, por título emitido.

Obtener un listado de predios urbanos cuyos propietarios tenga agua potable,

mantenga una deuda pendiente por pago de mayor a 20 dólares en predios.

Se desea obtener un listado de los predios urbanos que sus intereses no sean mayor a

1 dólar por título emitido y que se estén ubicados en las parroquias K, E, R, O, P, T, D.

donde el área sea mayor a 50 m2.

Se necesita actualizar el 0.3 por ciento de los valores emitidos, un 0.1 por ciento de los

intereses, en los títulos de los predios urbanos ubicados en las parroquias A, K, L, M, I,

J, S. que sean de dominio público y privado,

Consulta

Lectura de tablas

Algoritmos Utilizados

Métodos Para Resolaver Sentencias

Tiempos y datos devueltos

Tablas usadas

Mostrar todos los predios que tienen escrituras donde las escrituras fuesen creadas en

la región costa, sierra y en la Amazonía, cuyos predios tenga un área de construcción

mayor 10 m2

66

ANEXO 25 RECURSOS UTILIZADOS EN POSTGRES 9.0 CON CINCO MILLONES DE DATOS.

cat0

1

cat0

4

ciu

dad

emi0

1

emi0

3

gen

01

gen

02

pro

vin

cia

pru

01

pru

05

pru

10

pru

20

pru

30

pru

50

pu

r01

pu

r02

pu

r04

pu

r05

pu

r06

regi

on

ren

20

ren

21

ren

agu

a

Tota

l Lec

tura

de

tab

las

Seq

Sca

n

Ind

ex S

can

bit

map

ind

ex s

can

bit

map

hea

d s

can

Agg

rega

te

Win

do

ws

Agg

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Agr

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e

Gro

up

Agg

rega

te

Mat

eria

lize

Sub

qu

ery

Un

iqu

e

Sort

Mer

ge J

oin

Mer

ge S

emi J

oin

Has

sem

i jo

in

Has

Has

Jo

in

Nes

ted

Lo

op

Nes

ted

loo

p S

emi

join

f()

Tota

l Rec

urs

os

Uti

lizad

os





Primer Optimización 1 1 2 5 1 1 1 1 1 3 3 1 21 21 4 1 2 2 1 2 12 11 3 3 62









Primer Optimización 1 2 2 4 1 1 1 1 1 1 4 4 1 24 20 2 1 1 5 11 11 5 56
























Primer Optimización 1 6 2 1 1 6 6 23 23 3 3 2 2 2 6 41























INSE

RT

1

2

3

4

5

DEL

ETE

1

2

3

4

5

UP

DA

TE1

2

3

4

5










madera fina.

Descripción

















drenado y moderado.







mal drenado;


























Consulta

Sen

ten

cia

Pru

eba

SELE

CT

1

2

3

4

5

Tablas usadas

Algoritmos Utilizados

Métodos Para Resolaver SentenciasLectura de tablas



mayor 10 m2




67

ANEXOS 26 RECURSOS UTILIZADOS EN SQL SERVER 2008 R2 CON UN MILLON DE DATOS.

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Segunda Optimización 2 1 2 13 1 2 1 1 1 12 12 1 49 46 1 1 1 14 26 12 1 3 2 12 119

























Sin Optimización 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 2 20 16 1 2 1 13 5 1 1 1 1 1 2 1 46

Primer Optimización 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 19 14 1 3 1 13 5 1 1 1 1 1 1 43

Segunda Optimización 1 2 2 8 1 1 2 1 1 1 1 1 8 8 38 34 1 2 1 12 18 8 1 1 1 2 8 89













Sin Optimización 1 1 6 3 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 24 17 1 6 12 7 2 3 2 1 1 1 1 1 10 6 3 3 77

Primer Optimización 1 1 2 1 7 1 1 2 1 1 1 2 19 13 1 6 1 9 5 2 2 2 1 1 1 1 1 6 4 1 57

Segunda Optimización 1 1 2 8 1 1 2 1 11 1 1 29 22 1 6 1 8 5 2 2 2 1 1 1 1 1 6 4 1 65




Sin Optimización 2 2 1 4 1 1 1 3 3 3 2 21 21 1 1 9 12 1 5 2 1 1 1 1 2 3 3 4 68

Primer Optimización 2 2 1 8 2 1 7 7 3 2 33 33 1 1 8 21 1 14 2 1 1 1 1 1 4 2 3 2 6 13 116

Segunda Optimización 1 1 1 8 2 1 1 8 8 4 2 35 31 3 3 5 18 1 9 2 1 1 1 1 2 3 8 89


Primer Optimización 1 3 1 1 1 2 1 1 1 3 3 2 18 14 6 10 8 2 7 2 1 1 1 1 8 6 3 1 4 75

Segunda Optimización 7 1 1 1 2 1 1 2 3 3 2 22 18 6 11 5 2 4 2 1 1 1 1 2 6 2 1 3 66

Sin Optimización 1 1 7 3 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 25 20 1 6 10 7 2 3 2 1 1 1 1 1 10 6 3 3 78

Primer Optimización 1 1 7 3 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2 24 19 1 6 11 7 2 7 2 1 1 1 1 9 6 3 3 80

Segunda Optimización 1 1 7 9 1 1 2 1 1 1 8 8 1 2 42 38 6 9 19 2 18 2 1 1 1 1 7 6 3 17 131

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drenado y moderado.










madera fina.






























mal drenado;






mayor 10 m2












Consulta

Lectura /Escrituras en

TablasTablas usadas



Descripción

Sen

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cia

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68

ANEXOS 27 RECURSOS UTILIZADOS EN SQL SERVER 2008 CON CINCO MILLONES DE DATOS

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1

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Sin Optimización 1 2 4 1 1 1 1 1 1 4 4 1 22 19 2 1 9 9 4 3 6 2 1 4 60





Segunda Optimización 1 1 2 7 1 1 1 1 1 6 6 28 26 1 1 9 13 6 1 1 1 2 3 2 1 6 73













Sin Optimización 1 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 2 19 15 1 2 1 11 6 1 1 1 1 1 2 1 44















Sin Optimización 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 15 14 1 9 3 1 3 2 4 14 1 1 1 1 1 3 1 60







Primer Optimización 2 2 1 8 1 1 1 7 7 3 2 35 33 1 1 7 22 1 14 2 1 1 1 1 2 4 3 3 2 6 13 118


Sin Optimización 1 2 1 1 1 2 1 1 3 2 2 2 19 18 1 12 5 1 4 2 9 18 1 1 1 1 2 3 2 81


Segunda Optimización 1 1 1 1 1 2 1 1 1 3 3 2 18 17 1 11 3 1 4 2 8 21 1 1 1 1 1 3 1 3 80

Sin Optimización 1 1 1 3 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 21 19 1 1 12 6 1 4 2 7 17 1 1 1 1 1 3 3 2 83

Primer Optimización 1 1 1 3 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2 20 18 1 1 11 5 1 6 2 8 18 1 1 1 1 2 3 3 3 86


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1

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4

5







drenado y moderado.










madera fina.






























mal drenado;






mayor 10 m2












Consulta


Tablas usadas Métodos Para Resolaver SentenciasLectura /Escrituras en Tablas

Descripción

Sen

ten

cia

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69

ANEXOS 28 RECURSOS UTILIZADOS EN ORACLE 10G CON UN MILLON DE DATOS.

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Segunda Optimización 1 1 1 8 1 1 2 1 1 1 1 1 8 8 1 2 33 2 1 1 16 1 5 5 3 9 79

























Sin Optimización 1 1 1 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 14 2 1 1 1 6 1 1 1 1 1 3 1 2 1 1 41



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drenado y moderado.
















mal drenado;






mayor 10 m2













Tablas

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madera fina.




















Consulta

Tablas usadas




Descripción

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70

ANEXOS 29 RECURSOS UTILIZADOS EN ORACLE 10G CON CINCO MILLONES DE DATOS.

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drenado y moderado.
















mal drenado;






mayor 10 m2













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madera fina.



















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TablasTablas usadas




Descripción

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71

ANEXOS 30 TABLAS UTILIZADAS EN POSTGRES, ORACLE Y SQL SERVER 2008 CON UN MILLON DE DATOS.

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Se necesita hacer una emisión de predios urbanos donde el área del predio este entre 10 m2 y 200

m2, que los dueños tengan un numero de cedula que termine en los números 1,9,6,3,4,0,2 que el

estado civil no sea viudo;

Hacer una emisión de predios urbanos donde los predios se encuentras ubicados en la parroquia B.

Las características del suelo sea de tipo cenagoso, húmedo e inundable, revestimiento exteriores de

tipo cemento, chapeado, enlucidos tierra, grafiado y madera fina.

Descripción

Eliminar los predios con las siguientes características: Traslación de dominio posesión, permuta,

adjudicación, Uso de suelo agrícola, agro exportación, avícola, bioacuatico, porcicola y minero, La

superficie sea mayor de 5 Hectáreas.

Realizar la eliminación de la deuda de los predios urbanos ubicados en las parroquias A, B, C, D, E,

F, G, H. área de terreno entre 50 a 200 m2. La deuda por predio sea menor a 2584 dólares.

Hacer una emisión de los predios ubicados en las parroquias A. el contribuyente sea de tipo

jurídico; que los predios estén en posición esquinero, interior, en cabecera; tengan escrituras

hechas en las ciudades de la sierra.

Realizar una emisión de los predios rurales, los predios rurales deben cumplir con las siguientes

especificaciones: dominio propietario, arrendatario, posesionario, traslación de dominio herencia,

donación, posesión, drenaje bien drenado, mal drenado y moderado.

Se no pide hacer una emisión de agua potable desde los meses del año 1992 a diciembre del 2011

los títulos que se deben emitir han de cumplir con el siguiente criterio: los predios urbanos de la

parroquia A.

se necesita aumentar 1 por ciento al de recargo. Que las vías de acceso hacia los predios sean de

primero, segundo y tercer orden; la deuda por predio sea menor de 100; la topografía sea a nivel

plana y pendiente leve; drenaje excesivo, moderado y mal drenado;

Se requiere actualizar el avaluó real de los predios rurales donde el uso del suelo este destinado

para uso agrícola, forestal, minero, bioacuatico, comercial, agro exportación; La deuda no sea mayor

a 200 por predio.

Eliminar los predios urbanos que sus escrituras se hayan hecho en la costa, sierra, amazonia; tipo de

contribuyente jurídico, religioso, gobierno, normal; la deuda por título emitido sea menor a 20

dólares; las parroquias sean A, B, C, D, E, F;

Se desea hacer la eliminación de los títulos emitidos no cancelado por contribuyente donde la

deuda por predios sea menor a 600 dólares americanos, estos predios deben estar ubicados en

sectores con aéreas de riegos como por ejemplo F,G,H,I,J,K,L,M,N,Ñ,A Y O.

Se desea eliminar los predios que cumplen con estas caracteristicas: El frente principal mayor 8,

Fondo relativo se encuentres entre 10 a 190, Localización esquinero, en cabecera, interior, Escalera

de Hormigón simple, ladrillo, hierro, Deuda mayor a 30 Dólares Americanos.

Obtener un listado de predios urbanos cuyos propietarios tenga agua potable, mantenga una deuda

pendiente por pago de mayor a 20 dólares en predios.

Se desea obtener un listado de los predios urbanos que sus intereses no sean mayor a 1 dólar por

título emitido y que se estén ubicados en las parroquias K, E, R, O, P, T, D. donde el área sea mayor

a 50 m2.

Tablas

Se necesita actualizar el 0.3 por ciento de los valores emitidos, un 0.1 por ciento de los intereses,

en los títulos de los predios urbanos ubicados en las parroquias A, K, L, M, I, J, S. que sean de

dominio público y privado,

Se desea actualizara el valor del avaluó comercial de los predios urbanos donde el dominio sea

público, su área de construcción mayor a 20 m2, cubierta de loza hormigón armado, puertas de

aluminio y enrollables, que tenga más de un piso.

Se desea hacer un descuento del 10 por ciento del valor de emisión, si cada predio adeuda a la

municipalidad valores menores a 8000 USD, estos predios deben constar con características de

suelo seco, cenagoso, ocupación edificado.

Sentencias

Mostrar todos los predios que tienen escrituras donde las escrituras fuesen creadas en la región

costa, sierra y en la Amazonía, cuyos predios tenga un área de construcción mayor 10 m2

Obtener un listado de predios que se encuentren ubicados en las parroquias I, J, K, Z, M, S, Y, K, F,

T, D y E. mostrar nombres de propietarios, que tengan conexión de agua y que su la deuda de agua

sea mayor de 10 Dólares.

Obtener un listado de predios rurales con los nombres de los propietarios, donde predios

ingresados se encuentren entre el grupo de los predios que su deuda este entre 1 a 20000 dólares,

por título emitido.

72

ANEXO 31 TABLAS UTILIZADAS EN POSTGRES 9.0, ORACLE 10G Y SQL SERVER 2008 R2 CON CINCO MILLONES DE DATOS.

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3

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Se necesita hacer una emisión de predios urbanos donde el área del predio este entre 10 m2 y 200 m2, que

los dueños tengan un numero de cedula que termine en los números 1,9,6,3,4,0,2 que el estado civil no sea

viudo;

Hacer una emisión de predios urbanos donde los predios se encuentras ubicados en la parroquia B. Las

características del suelo sea de tipo cenagoso, húmedo e inundable, revestimiento exteriores de tipo

cemento, chapeado, enlucidos tierra, grafiado y madera fina.

Descripción

Eliminar los predios con las siguientes características: Traslación de dominio posesión, permuta,

adjudicación, Uso de suelo agrícola, agro exportación, avícola, bioacuatico, porcicola y minero, La superficie

sea mayor de 5 Hectáreas.

Realizar la eliminación de la deuda de los predios urbanos ubicados en las parroquias A, B, C, D, E, F, G, H.

área de terreno entre 50 a 200 m2. La deuda por predio sea menor a 2584 dólares.

Hacer una emisión de los predios ubicados en las parroquias A. el contribuyente sea de tipo jurídico; que

los predios estén en posición esquinero, interior, en cabecera; tengan escrituras hechas en las ciudades de la

sierra.

Realizar una emisión de los predios rurales, los predios rurales deben cumplir con las siguientes

especificaciones: dominio propietario, arrendatario, posesionario, traslación de dominio herencia, donación,

posesión, drenaje bien drenado, mal drenado y moderado.

Se no pide hacer una emisión de agua potable desde los meses del año 1992 a diciembre del 2011 los

títulos que se deben emitir han de cumplir con el siguiente criterio: los predios urbanos de la parroquia A.

se necesita aumentar 1 por ciento al de recargo. Que las vías de acceso hacia los predios sean de primero,

segundo y tercer orden; la deuda por predio sea menor de 100; la topografía sea a nivel plana y pendiente

leve; drenaje excesivo, moderado y mal drenado;

Se requiere actualizar el avaluó real de los predios rurales donde el uso del suelo este destinado para uso

agrícola, forestal, minero, bioacuatico, comercial, agro exportación; La deuda no sea mayor a 200 por predio.

Eliminar los predios urbanos que sus escrituras se hayan hecho en la costa, sierra, amazonia; tipo de

contribuyente jurídico, religioso, gobierno, normal; la deuda por título emitido sea menor a 20 dólares; las

parroquias sean A, B, C, D, E, F;

Se desea hacer la eliminación de los títulos emitidos no cancelado por contribuyente donde la deuda por

predios sea menor a 600 dólares americanos, estos predios deben estar ubicados en sectores con aéreas de

riegos como por ejemplo F,G,H,I,J,K,L,M,N,Ñ,A Y O.

Se desea eliminar los predios que cumplen con estas caracteristicas: El frente principal mayor 8, Fondo

relativo se encuentres entre 10 a 190, Localización esquinero, en cabecera, interior, Escalera de Hormigón

simple, ladrillo, hierro, Deuda mayor a 30 Dólares Americanos.

Obtener un listado de predios urbanos cuyos propietarios tenga agua potable, mantenga una deuda

pendiente por pago de mayor a 20 dólares en predios.

Se desea obtener un listado de los predios urbanos que sus intereses no sean mayor a 1 dólar por título

emitido y que se estén ubicados en las parroquias K, E, R, O, P, T, D. donde el área sea mayor a 50 m2.

Tablas

Se necesita actualizar el 0.3 por ciento de los valores emitidos, un 0.1 por ciento de los intereses, en los

títulos de los predios urbanos ubicados en las parroquias A, K, L, M, I, J, S. que sean de dominio público y

privado,

Se desea actualizara el valor del avaluó comercial de los predios urbanos donde el dominio sea público, su

área de construcción mayor a 20 m2, cubierta de loza hormigón armado, puertas de aluminio y enrollables,

que tenga más de un piso.

Se desea hacer un descuento del 10 por ciento del valor de emisión, si cada predio adeuda a la

municipalidad valores menores a 8000 USD, estos predios deben constar con características de suelo seco,

cenagoso, ocupación edificado.

Sentencias

Mostrar todos los predios que tienen escrituras donde las escrituras fuesen creadas en la región costa, sierra

y en la Amazonía, cuyos predios tenga un área de construcción mayor 10 m2

Obtener un listado de predios que se encuentren ubicados en las parroquias I, J, K, Z, M, S, Y, K, F, T, D y E.

mostrar nombres de propietarios, que tengan conexión de agua y que su la deuda de agua sea mayor de 10

Dólares.

Obtener un listado de predios rurales con los nombres de los propietarios, donde predios ingresados se

encuentren entre el grupo de los predios que su deuda este entre 1 a 20000 dólares, por título emitido.

SELE

CT

1

2

3

4

5

UP

DA

TE

73

ANEXO 32 ALGORITMOS UTILIZADOS EN BASES DE DATOS POSTGRES 9.0, SQL SERVER 2008 R2 Y ORACLE 10G CON UN MILLON DE DATOS.

Win

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Sin Optimización



Sin Optimización



Sen

ten

cia

Pru

eba

3

4

5

INSE

RT

1

2

3

4

5







madera fina.

Descripción Consultas


siguientes especificaciones: dominio propietario, arrendatario, posesionario, traslación

de dominio herencia, donación, posesión, drenaje bien drenado, mal drenado y

moderado.Se no pide hacer una emisión de agua potable desde los meses del año 1992 a






SELE

CT

1

2

3

4

5

UP

DA

TE

1

2

Hacer una emisión de los predios ubicados en las parroquias A. el contribuyente sea de

tipo jurídico; que los predios estén en posición esquinero, interior, en cabecera; tengan

escrituras hechas en las ciudades de la sierra.


dominio sea público, su área de construcción mayor a 20 m2, cubierta de loza hormigón

armado, puertas de aluminio y enrollables, que tenga más de un piso.






100; la topografía sea a nivel plana y pendiente leve; drenaje excesivo, moderado y mal

drenado;Se requiere actualizar el avaluó real de los predios rurales donde el uso del suelo este

destinado para uso agrícola, forestal, minero, bioacuatico, comercial, agro exportación;

La deuda no sea mayor a 200 por predio.






estar ubicados en sectores con aéreas de riegos como por ejemplo F,G,H,I,J,K,L,M,N,Ñ,A

Y O.

ALGORITMOS UTILIZADOS EN BASES DE DATOS POSTGRES 9.0, SQL SERVER 2008 R2 Y ORACLE 10G

Se desea eliminar los predios que cumplen con estas caracteristicas: El frente principal

mayor 8, Fondo relativo se encuentres entre 10 a 190, Localización esquinero, en

cabecera, interior, Escalera de Hormigón simple, ladrillo, hierro, Deuda mayor a 30

Dólares Americanos. Eliminar los predios con las siguientes características: Traslación de dominio posesión,



Realizar la eliminación de la deuda de los predios urbanos ubicados en las parroquias A,

B, C, D, E, F, G, H. área de terreno entre 50 a 200 m2. La deuda por predio sea menor a

2584 dólares.



mayor 10 m2

Obtener un listado de predios que se encuentren ubicados en las parroquias I, J, K, Z, M,

S, Y, K, F, T, D y E. mostrar nombres de propietarios, que tengan conexión de agua y que

su la deuda de agua sea mayor de 10 Dólares.


predios ingresados se encuentren entre el grupo de los predios que su deuda este entre

1 a 20000 dólares, por título emitido.



Se desea obtener un listado de los predios urbanos que sus intereses no sean mayor a 1

dólar por título emitido y que se estén ubicados en las parroquias K, E, R, O, P, T, D.


3

4

5

DEL

ETE

1

2

74

ANEXO 33 ALGORITMOS UTILIZADOS EN BASES DE DATOS POSTGRES 9.0, SQL SERVER 2008 R2 Y ORACLE 10G CON 5 MILLONES DE DATOS.

Bit

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abla

s se

cue

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Sin Optimización



Sin Optimización



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Sin Optimización



Sin Optimización



Sin Optimización



Sin Optimización



Sin Optimización



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Sin Optimización



Sin Optimización



Sin Optimización



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1

2

3

4

5

3

4

5

DEL

ETE

1

2

3

4

5










madera fina.

ConsultasDescripción







drenado y moderado.




SELE

CT

1

2

3

4

5

UP

DA

TE

1

ALGORITMOS UTILIZADOS EN BASES DE DATOS POSTGRES 9.0, SQL SERVER 2008 R2 Y ORACLE 10G




F,G,H,I,J,K,L,M,N,Ñ,A Y O.Se desea eliminar los predios que cumplen con estas caracteristicas: El frente






















mal drenado;









mayor 10 m2









2

75

ANEXO 34 RECURSOS UTILIZADOS POR SENTENCIAS EN POSTGRES 9.0.

Pruebas

Recursos utilizados con 1 millón de datos Recursos utilizados con 5 millones de datos

Sele

ct_

SOP

T

Sele

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T

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T

PRUEBA 1 62 55 65 41 61 57 48 48 75 39 38 41 62 56 66 41 61 57 49 49 76 48 48 75

PRUEBA 2 54 64 98 48 61 62 33 36 84 45 57 42 54 62 66 46 61 64 36 37 85 33 36 84

PRUEBA 3 53 80 52 40 50 47 30 41 36 45 68 62 53 80 69 41 51 48 28 41 36 30 41 62

PRUEBA 4 62 92 87 43 54 56 35 44 40 57 54 51 63 93 87 44 55 57 31 45 40 57 54 51

PRUEBA 5 44 55 77 43 43 96 45 43 84 53 57 76 44 56 77 44 44 97 45 44 85 53 57 76

GRÁFICO 38. RECURSOS UTILIZADOS EN POSTGRES 9.0 POR SENTENCIAS

ANEXO 35 RECURSOS UTILIZADOS POR SENTENCIAS EN SQL SERVER 2008 R2.

Pruebas


Sele

ct_

SOP

T

Sele

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T

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PT

De

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PT

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OP

T

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OP

T

Inse

rt_2

OP

T

PRUEBA 1 51 56 92 35 68 66 46 43 89 77 57 65 54 54 93 41 72 73 44 43 90 60 65 64

PRUEBA 2 46 49 119 62 84 61 60 58 142 72 73 154 68 70 119 60 84 80 43 43 124 74 71 150

PRUEBA 3 45 100 122 56 103 91 33 70 78 68 116 89 48 100 124 59 102 99 33 72 76 67 118 85

PRUEBA 4 61 149 142 58 108 124 30 64 62 73 75 66 58 146 58 71 105 120 30 60 60 81 92 80

PRUEBA 5 59 64 150 55 56 198 58 58 127 78 80 131 60 64 153 53 53 195 45 49 116 83 86 114

GRÁFICO 39. RECURSOS UTILIZADOS EN SQL SERVER 2008 R2 POR SENTENCIAS SQL

76

ANEXO 36 RECURSOS UTILIZADOS POR SENTENCIAS EN ORACLE 10G.

Pruebas


Sele

ct_

SOP

T

Sele

ct_1

OP

T

Sele

ct_2

OP

T

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Inse

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OP

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PRUEBA 1 52 50 63 32 62 60 40 40 79 28 29 27 52 50 63 31 62 60 39 39 77 28 29 27

PRUEBA 2 48 53 94 48 68 68 36 36 102 43 42 76 47 52 92 48 68 67 34 34 100 43 42 76

PRUEBA 3 46 72 74 40 64 59 26 47 48 43 64 50 46 72 74 36 60 57 26 46 47 43 64 50

PRUEBA 4 60 96 93 39 63 71 27 42 42 38 40 35 59 94 92 38 62 69 27 42 41 38 39 35

PRUEBA 5 48 49 87 38 38 116 39 41 101 41 39 68 47 48 86 38 38 116 38 38 98 41 39 68

GRÁFICO 40. RECURSOS UTILIZADOS EN ORACLE 10G POR SENTENCIAS SQL CON 1 MILLÓN DE DATOS.

77

ANEXO 2

14.1.1.1 SCRIPTS PARA PRUEBAS SELECT

14.1.1.1.1 PRUEBA 1 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT).

Select *

from pur04,

(select pur01pred,trim(substr(pur04escr,2,(position('-' in pur04escr)-3)))canton from pur04 )pur04tmp1,

ciudad,

pur05,

pur01 p1,

pur02 ,

region

where

pur04.pur01pred=pur04tmp1.pur01pred

and pur04tmp1.canton=ciudad.nombre

and pur04.pur01pred=pur05.pur01pred

and pur04.pur01pred=p1.pur01pred

and ciudad.codigo_region=region.codigo_region

and p1.pur01pred=pur02.pur01pred

and ( region.nombre='Sierra'

or region.nombre='Amazonía'


)

and p1.pur01pred in

(

select emi01clave

from emi01

where emi01seri in (

select emi03codi

from emi03

where emi03des='IMPUESTO PREDIAL URBANO'

and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

group by emi01clave

having sum(emi01vtot)<8000

)

and pur02.pur02ocupa in (

select ren21codi

from ren21 inner join ren20 on ren21.ren20codi=ren20.ren20codi

where ren20desc='Ocupacion'

and ren21desc='NO EDIFICADO'

and ren21acti='S'

)

and pur02.pur02carac in(

select ren21codi


where ren20desc='Caracteristica de Suelo'

and ren21desc in ('CENAGOSO','INUNDABLE','HUMEDO')

) --fin del in

and pur02.pur02topo in(

select ren21codi


where ren20desc='Topografia'

and ren21desc in ('A NIVEL','BAJO NIVEL','HUMEDO','ESCARPADO HACIA ARRIBA')

) --fin del in

and pur02.pur02loca in(

select ren21codi


where ren20desc='Localizacion en la Manzana'

and ren21desc in ('ESQUINERO','INTERMEDIO','EN CABECERA')

) --fin del in

and pur02.pur02forma in(

select ren21codi


where ren20desc='Forma Terreno'

and ren21desc in ('IRREGULAR','MUY IRREGULAR')

) --fin del in

and pur02.pur02alcanta in(

select ren21codi


where ren20desc='Instalaciones Sanitarias'

78

and ren21desc in ('NO TIENE')

) --fin del in

and pur02.pur02aterr>10

and pur05acons>5

and p1.pur01acer='S'

14.1.1.2 PRUEBA 1 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT).

select pur04.pur01pred,

pur04escr

from pur01 p1

join

pur04 on p1.pur01pred=pur04.pur01pred

join


join

ciudad on substr(pur04.pur04escr,2,(position('-' in pur04.pur04escr)-3))=ciudad.nombre

join


join

region on ciudad.codigo_region=region.codigo_region and (region.nombre='Sierra'


or region.nombre='Amazonía' )

where pur02.pur02ocupa in ( select ren21codi




and ren21acti='S'

)

and p1.pur01pred in

(

select emi01clave

from emi01


select emi03codi

from emi03


)

and emi01clave=p1.pur01pred

group by emi01clave


)

and pur02.pur02carac in( select ren21codi



and ren21desc in ('CENAGOSO','INUNDABLE','HUMEDO')

and ren21acti='S'

)

and pur02.pur02topo in (

select ren21codi



and ren21desc in ('A NIVEL','BAJO NIVEL','HUMEDO','ESCARPADO HACIA ARRIBA')

)

and pur02.pur02loca in (

select ren21codi



and ren21desc in ('ESQUINERO','INTERMEDIO','EN CABECERA')

)

and pur02.pur02forma in (

select ren21codi



and ren21desc in ('IRREGULAR','MUY IRREGULAR')

)

and pur02.pur02alcanta in( select ren21codi



and ren21desc in ('NO TIENE')

)


and pur05acons>5


79

14.1.1.3 PRUEBA 1 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT).

select pur04.pur01pred,

pur04escr

from pur01 p1

join


join


join

ciudad on substr(pur04.pur04escr,2,(position('-' in pur04.pur04escr))-3)=ciudad.nombre

join


join

region on ciudad.codigo_region=region.codigo_region and (region.nombre='Sierra'


or region.nombre='Amazonía' )

where pur02.pur02ocupa in (select ren21codi

from ren21

where ren20codi in ( select ren20codi

from ren20


)


and ren21acti='S')

and p1.pur01pred in

(

select emi01clave

from emi01


select emi03codi

from emi03


)

and emi01.emi01clave=p1.pur01pred

group by emi01clave


)

and pur02.pur02carac in(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in (select ren20codi

from ren20


)

and ren21desc='CENAGOSO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20


)

and ren21desc='INUNDABLE'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20


)

and ren21desc='HUMEDO'

and ren21acti='S')

) --fin del in

and pur02.pur02topo in (

(select ren21codi

from ren21


from ren20


)

and ren21desc='A NIVEL'

and ren21acti='S'),

80

(select ren21codi

from ren21


from ren20


)

and ren21desc='BAJO NIVEL'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20


)

and ren21desc='ESCARPADO HACIA ARRIBA'

and ren21acti='S')

) --fin de in


(select ren21codi

from ren21


from ren20


)

and ren21desc='ESQUINERO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20


)

and ren21desc='INTERMEDIO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20


)

and ren21desc='EN CABECERA'

and ren21acti='S')

)

and pur02.pur02forma in (

(select ren21codi

from ren21


from ren20


)

and ren21desc='IRREGULAR'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20


)

and ren21desc='MUY IRREGULAR'

and ren21acti='S')

)

and pur02.pur02alcanta in( select ren21codi

from ren21


from ren20


)

and ren21desc='NO TIENE'

and ren21acti='S'

)


and pur05acons>5


81

14.1.1.4 PRUEBA 2 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT).

select *

from pur01 p1,

pur06,

gen01,

cat01,

cat04,

pur05,

pur02

where

p1.pur01pred=pur06.pur01pred

and pur06.gen01codi=gen01.gen01codi

and p1.cat01codi=cat01.cat01codi

and cat01.cat04codi=cat04.cat04codi



and pur06.pur06prin='S'

and

( cat04.cat04desc like '%Parroquia :A%'

or cat04.cat04desc like '%Parroquia :K%'

or cat04.cat04desc like '%Parroquia :F%'

or cat04.cat04desc like '%Parroquia :Y%'

or cat04.cat04desc like '%Parroquia :T%'

or cat04.cat04desc like '%Parroquia :D%'

or cat04.cat04desc like '%Parroquia :E%'

or cat04.cat04desc like '%Parroquia :I%'

or cat04.cat04desc like '%Parroquia :J%'

or cat04.cat04desc like '%Parroquia :K%'

or cat04.cat04desc like '%Parroquia :Z%'

or cat04.cat04desc like '%Parroquia :M%'

or cat04.cat04desc like '%Parroquia :S%'

)

and pur05.pur05estpare in (

select ren21codi

from ren21 join ren20 on ren21.ren20codi=ren20.ren20codi

where ren20.ren20desc='Paredes'

and ren20.emi03codi in (select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('BLOQUE','TAPIAL','MADERA FINA','HORMIGON ARMADO')

and ren21acti='S'

)

and pur05.pur05escalera in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Escalera'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('CAÑA','HORMIGON CICLOPEO','HIERRO','MADERA COMUN')

and ren21acti='S'

)

and pur05.pur05acapisos in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Revestimiento de Pisos'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

82

and emi03pred='S'

)

and ren21desc

in('ARENA-CEMENTO (CEMENTO ALISADO)','ENLUCIDOS

TIERRA','MARMOLINA','VINYL')

and ren21acti='S'

)

and pur02aterr>5

and p1.pur01pred in (

select emi01clave

from emi01,renagua

where emi01.emi01clave=renagua.pur01pred

group by emi01clave

having sum(emi01vtot)>10

)


select emi01clave

from emi01

where emi01vtot>2.1

)

14.1.1.5 PRUEBA 2 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT).

select gen01.gen01codi,

p1.pur01pred,

gen01.gen01com,

cat01.cat01nom barrio,

cat04.cat04desc sectores

from pur01 p1

inner join

pur05 on pur05.pur01pred=p1.pur01pred

inner join

pur06 on pur06.pur01pred=p1.pur01pred and pur06.pur06prin='S'

inner join


inner join

gen01 on gen01.gen01codi=pur06.gen01codi

inner join

cat01 on cat01.cat01codi=p1.cat01codi

inner join

cat04 on cat04.cat04codi=cat01.cat04codi

where

( cat04.cat04desc = 'Parroquia :A'

or cat04.cat04desc ='Parroquia :K'

or cat04.cat04desc ='Parroquia :F'

or cat04.cat04desc ='Parroquia :Y'

or cat04.cat04desc ='Parroquia :T'

or cat04.cat04desc ='Parroquia :D'

or cat04.cat04desc ='Parroquia :E'

or cat04.cat04desc ='Parroquia :I'

or cat04.cat04desc ='Parroquia :J'

or cat04.cat04desc ='Parroquia :K'

or cat04.cat04desc ='Parroquia :Z'

or cat04.cat04desc ='Parroquia :M'

or cat04.cat04desc ='Parroquia :S'

)


select ren21codi




from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)


and ren21acti='S'

)


select ren21codi




from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

83

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)


and ren21acti='S'

)


select ren21codi




from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc

in('ARENA-CEMENTO (CEMENTO ALISADO)','ENLUCIDOS


and ren21acti='S'

)

and pur02aterr>5


select emi01clave

from emi01,renagua


and emi01seri in (select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

group by emi01clave


)


select emi01clave

from emi01

where emi01seri in (select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and emi01vtot>2.1

)


select gen01.gen01codi,

p1.pur01pred,

gen01.gen01com,

cat01.cat01nom barrio,

cat04.cat04desc sectores

from pur01 p1

inner join


inner join


inner join


inner join


inner join

84


inner join


where substr(cat04desc,12,1) in ('A','K','F','Y','T','D','E','I','J','K','Z','M','S')


(select ren21codi

from ren21


from ren20

where ren20desc='Paredes'

and ren20.emi03codi in

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='BLOQUE'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='TAPIAL'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='MADERA FINA'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='HORMIGON ARMADO'

and ren21acti='S')

85

)


(select ren21codi

from ren21


from ren20

where ren20desc='Escalera'


(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='CAÑA'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='HORMIGON CICLOPEO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='HIERRO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='MADERA COMUN'

and ren21acti='S')

)


86

(select ren21codi

from ren21


from ren20

where ren20desc='Revestimiento de Pisos'


(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='ARENA-CEMENTO (CEMENTO ALISADO)'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='ENLUCIDOS TIERRA'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='MARMOLINA'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='VINYL'

and ren21acti='S')

)

and pur02aterr>5


87

select emi01clave

from emi01,renagua


and emi01seri in (select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and p1.pur01pred=emi01clave

group by emi01clave


)


select emi01clave

from emi01


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and emi01vtot>2.1

)


select *

from pru01 p1,

pru10,

gen01,

(select pru01cla,trim(substr(pur04escr,2,(position('-' in pur04escr)-3)))canton from pru50 )pru50tmp1,

ciudad,

pru20,

pru05

where p1.pru01cla=pru10.pru01cla

and pru10.gen01codi=gen01.gen01codi

and pru50tmp1.pru01cla=p1.pru01cla

and ciudad.nombre=pru50tmp1.canton

and p1.pru01cla=pru20.pru01cla


and ciudad.codigo_ciudad in (select ciudad.codigo_ciudad

from ciudad,region

where ciudad.codigo_region=region.codigo_region


or region.nombre='Costa'


)

)

and p1.pru01cla in (select emi01clave

from emi01

where emi01vtot between 1 and 20000

)

and p1.pru01codd in(

select ren21codi


where ren20desc='Vias'


from emi03

where emi03des='IMPUESTO PREDIAL RUSTICO'

and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in ('FLUVIAL','LINEA FÉRREA','PRIMER ORDEN','HERRADURA')

and ren21acti='S'

)

88

and pru20supe>10

and fpru01aagua='S'

and pur05acons>20

and fpru01riego in(

select ren21codi


where ren20desc='Drenaje'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in ('BIEN DRENADO','EXCESIVO','MODERADO')

and ren21acti='S'

)

and p1.pru01coda in(

select ren21codi


where ren20desc='Dominio'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in ('ARRENDATARIO' ,'COMUNAS JURIDICAS','POSESIONARIO')

and ren21acti='S'

)


select p1.pru01cla,

gen01.gen01codi,

gen01.gen01com

from pru01 p1

inner join

pru10 on p1.pru01cla=pru10.pru01cla

inner join

gen01 gen01 on pru10.gen01codi=gen01.gen01codi

inner join

pru50 pru50 on pru50.pru01cla=p1.pru01cla

inner join

ciudad on ciudad.nombre=substr(pur04escr,2,(position('-' in pur04escr)-3))

inner join


inner join


where p1.pru01cla in ( select emi01clave

from emi01

where emi01vtot between 1 and 20000

)


from ciudad,region





)

)


(select ren21codi

from ren21


from ren20


and ren20.emi03codi in ( select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

89

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='FLUVIAL'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='LINEA FÉRREA'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='PRIMER ORDEN'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='HERRADURA'

and ren21acti='S')

)

and pru20supe>10

and fpru01aagua='S'

and fpru01riego in(

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

90

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='BIEN DRENADO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='EXCESIVO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='MODERADO'

and ren21acti='S')

)

and pur05acons>20


(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='ARRENDATARIO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

91

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='COMUNAS JURIDICAS'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='POSESIONARIO'

and ren21acti='S')

)


select p1.pru01cla,

gen01.gen01codi,

gen01.gen01com

from pru01 p1

inner join


inner join

gen01 on pru10.gen01codi=gen01.gen01codi

inner join

(select pru01cla,trim(substr(pur04escr,2,(position('-' in pur04escr)-3)))canton from pru50)pru50tmp1

on pru50tmp1.pru01cla=p1.pru01cla

inner join

ciudad on ciudad.nombre=pru50tmp1.canton

inner join


inner join

pru05 on pru05.pru01cla=p1.pru01cla

where p1.pru01cla in ( select emi01clave

from emi01

where emi01clave=p1.pru01cla

and emi01seri=( select emi03codi

from emi03


)

and emi01vtot between 1 and 20000

)


from ciudad,region





)

)


(select ren21codi

from ren21


from ren20


and emi03codi=( select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


92

from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)

and pru20supe>10

and fpru01aagua='S'

and fpru01riego in(

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)

and pur05acons>20


(select ren21codi

from ren21


from ren20

93



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)


select *

from pur01 p1,

pur05,

pur06 g1

where p1.pur01pred=pur05.pur01pred

and g1.pur01pred=p1.pur01pred

and g1.pur06prin='S'

and pur05estructura in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Estructura Edificacion'

and ren20.emi03codi in (

select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('SOPORTANTE')

and ren21acti='S'

)

and pur05estadocons in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Estados de Conservación'


select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('REPARACION','OBSOLETO')

and ren21acti='S'

)

and pur05estpare in (

select ren21codi

94




select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('CAÑA','TAPIAL','MADERA FINA')

and ren21acti='S'

)

and pur05.pur05estepiso in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Entrepisos'


select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('MADERA COMUN','LOSA HORM. ARMADO')

and ren21acti='S'

)


select emi01clave

from emi01

where p1.pur01pred=emi01.emi01clave

group by emi01clave


)

and g1.gen01codi in (

select pru10.gen01codi

from pru01 pr, pru10

where pru10.pru01cla=pr.pru01cla

and pru10.pru10prin='S'

and pr.pru01coda in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Dominio'


select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc

in('PROPIETARIO','ARRENDATARIO','PUBLICO',

'POSESIONARIO')

and ren21acti='S'

)

and pr.fpru01riego in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Drenaje'


select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('MODERADO','EXCESIVO','MAL DRENADO')

95

and ren21acti='S'

)

)

14.1.1.11 PRUEBA 4 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA SELECT).

select

*

from pur01 p1,

pur05,

pur06 g1


and p1.pur01pred=g1.pur01pred

and g1.pur06prin='S'

and pur05estructura in (

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in (

select ren20codi

from ren20

where ren20desc='Estructura Edificacion'


(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='SOPORTANTE'

and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20

where ren20desc='Estados de Conservación'


(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='REPARACION'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='OBSOLETO'

and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

96

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20

where ren20desc='Entrepisos'


(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

97

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='LOSA HORM. ARMADO'

and ren21acti='S')

)


select emi01clave

from emi01


and emi01seri in

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

group by emi01clave


)



from pru01 pr

inner join

pru10 on pru10.pru01cla=pr.pru01cla and pru10.pru10prin='S'

and pr.pru01coda in (

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20


and ren20.emi03codi=

(select emi03codi

from emi03

where

emi03des='IMPUESTO PREDIAL RUSTICO'

and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='PROPIETARIO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

where


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

98

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

where


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='PUBLICO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

where


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

where


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

where


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

99

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

where


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='MAL DRENADO'

and ren21acti='S')

)

)


select p1.pur01pred,

p1.pur01dir

from pur01 p1

inner join


inner join

pur06 g1 on g1.pur01pred=p1.pur01pred and g1.pur06prin='S'

where pur05estructura in (

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20

where ren20desc='Estructura Edificacion'


(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='SOPORTANTE'

and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

100


)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)


select emi01clave

from emi01


group by emi01clave


101

)



from pru01 pr

inner join

pru10 on pru10.pru01cla=pr.pru01cla and pru10.pru10prin='S'

where pr.pru01coda in (

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

where emi03des in

('IMPUESTO PREDIAL RUSTICO')

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

where emi03des in


)

) )


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

where emi03des in


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

where emi03des in


)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

where emi03des in


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

102

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

where emi03des in


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

where emi03des in


)

)


and ren21acti='S')

)

)


select *

from pur01 p1,

pur06,

pur02,

pur05,

gen01 g1,

gen02




and pur06.gen01codi=g1.gen01codi

and g1.gen02codi=gen02.gen02codi


and gen02.gen02desc in ('JURIDICO','GOBIERNO','NORMAL','MUNICIPAL')

and p1.cat01codi in (

select c1.cat01codi

from cat01 c1

where p1.cat01codi=c1.cat01codi

and c1.cat04codi in(

select cat04codi

from cat04

where c1.cat04codi=cat04.cat04codi

and (

substr(cat04desc,12,1) like 'A'

or substr(cat04desc,12,1) like 'B'

or substr(cat04desc,12,1) like 'C'

or substr(cat04desc,12,1) like 'D'

or substr(cat04desc,12,1) like 'E'

or substr(cat04desc,12,1) like 'F'

or substr(cat04desc,12,1) like 'G'

or substr(cat04desc,12,1) like 'H'

or substr(cat04desc,12,1) like 'I'

)

)

)

and pur02aterr>100

and pur02loca in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Localizacion en la Manzana'

and ren21desc in('EN CABECERA','INTERIOR','ESQUINERO','INTERMEDIO')

and ren21acti='S'

and emi03codi=(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

103

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and pur02topo in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Topografia'

and ren21desc in('ACCIDENTADO','ESCARPADO HACIA ARRIBA','ESCARPADO HACIA ABAJO')

and ren21acti='S'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


select ren21codi



and ren21desc in('BLOQUE','CAÑA','MADERA FINA')

and ren21acti='S'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and pur05.pur05estadocons in (

select ren21codi



and ren21desc in('ESTABLE','OBSOLETO','A REPARAR')

and ren21acti='S'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and p1.pur01pred in(

select renagua.pur01pred

from renagua

where renagua.pur01pred=p1.pur01pred

)


select emi01clave

from emi01

where emi01.emi01clave=p1.pur01pred

and not emi01inte>1

)

104



g1.gen01nom

from pur01 p1

inner join

pur06 on p1.pur01pred=pur06.pur01pred and pur06.pur06prin='S'

inner join

gen01 g1 on g1.gen01codi=pur06.gen01codi

inner join

gen02 on gen02.gen02codi=g1.gen02codi

inner join


inner join


inner join

cat01 on p1.cat01codi=cat01.cat01codi

inner join


where

gen02.gen02desc in ('JURIDICO','GOBIERNO','NORMAL','MUNICIPAL')

and cat01.cat04codi in(

select cat04codi

from cat04

where (

substr(cat04desc,12,1) like 'A'








or substr(cat04desc,12,1) like 'I'

)

)

and pur02aterr>100

and pur02loca in (

select ren21codi



and ren21desc in('EN CABECERA','INTERIOR','ESQUINERO','INTERMEDIO')

and ren21acti='S'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and pur02topo in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Topografia'

and ren21desc in('ACCIDENTADO','ESCARPADO HACIA ARRIBA','ESCARPADO HACIA ABAJO')

and ren21acti='S'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


select ren21codi



and ren21desc in('BLOQUE','CAÑA','MADERA FINA')

and ren21acti='S'


from emi03

105


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


select ren21codi




and ren21acti='S'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)



from renagua


)


select emi01clave

from emi01


and not emi01inte>1

)



g1.gen01nom

from pur01 p1

inner join


inner join


inner join

gen02 on gen02.gen02codi=g1.gen02codi

inner join


inner join


inner join


inner join


where

gen02.gen02desc in ('JURIDICO','GOBIERNO','NORMAL','MUNICIPAL')

and substr(cat04desc,12,1) in( 'A','B','C','D','E','F','G','H','I')

and pur02aterr>100

and pur02loca in(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

106

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='INTERIOR'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)

and pur02topo in(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

107

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='ACCIDENTADO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='ESCARPADO HACIA ARRIBA'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='ESCARPADO HACIA ABAJO'

and ren21acti='S')

)

and pur05.pur05estpare in(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

108

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)

and pur05.pur05estadocons in(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='ESTABLE'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

109

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='A REPARAR'

and ren21acti='S')

)



from renagua


)


select emi01clave

from emi01


and not emi01inte>1

)

ANEXO 3

14.1.1.16 SCRIPTS PARA PRUEBAS UPDATE.

14.1.1.17 PRUEBA 1 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE).

update emi01 emision

set emi01vtot= emi01vtot+((emi01vtot*0.03)/100)

where emi01clave in

(select p1.pur01pred

from pur01 p1,cat01,cat04,pur02

where p1.cat01codi=cat01.cat01codi



and

(substr(cat04desc,12,1) like 'A'







)

and p1.pur01pred in

(select pur01pred

from pur06 p6, gen01,gen02

where pur06prin='S'

and p6.gen01codi=gen01.gen01codi

and gen02.gen02codi=gen01.gen02codi

and gen02.gen02desc in ('GOBIERNO','JURIDICO','MUNICIPAL')

)


select ren21codi




(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('MANZANERO','EN PASAJE','INTERMEDIO','EN CABECERA')

and ren21acti='S'

)

and p1.pur01coda in (

select ren21codi




select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

110

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('PUBLICO','PRIVADO')

and ren21acti='S'

)

)

14.1.1.18 PRUEBA 1 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE).



where emi01seri in(

select emi03codi

from emi03


)

and emi01clave in (

select p1.pur01pred

from pur01 p1

inner join


inner join


inner join


inner join

pur06 on pur06.pur01pred=p1.pur01pred and pur06prin='S'

where substr(cat04desc,12,1)in ( 'A','B','C','D','E','F','G')

and p1.pur01pred in

(select pur01pred

from pur06 p6

where pur06prin='S'

and p6.gen01codi in

(select gen01codi

from gen01 g1

where gen02codi in (

select gen02codi

from gen02

where gen02.gen02desc in

('GOBIERNO','JURIDICO','MUNICIPAL')

)

)

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

and ren21desc='PRIVADO'

and ren21acti='S')

)

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

111

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='MANZANERO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='EN PASAJE'

and ren21acti='S')

)

)

14.1.1.19 PRUEBA 1 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE).



where emi01seri in(

select emi03codi

from emi03


)

and emi01clave in


from pur01 p1

inner join


inner join


inner join


where

(substr(cat04desc,12,1)= 'A'

or substr(cat04desc,12,1) ='B'

or substr(cat04desc,12,1) ='C'

or substr(cat04desc,12,1) ='D'

or substr(cat04desc,12,1) ='E'

112

or substr(cat04desc,12,1) ='F'

or substr(cat04desc,12,1) ='G'

)

and p1.pur01pred in

(select pur01pred

from pur06 p6, gen01,gen02

where pur06prin='S'

and p6.gen01codi=gen01.gen01codi


and gen02.gen02desc in ('GOBIERNO','JURIDICO','MUNICIPAL')

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

and ren21desc='PRIVADO'

and ren21acti='S')

)

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

113

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)

)


update pur05 p5

set pur05areal=( select p1.pur01vm2*p2.pur02aterr

from pur01 p1,pur02 p2

where p1.pur01pred=p5.pur01pred

and p1.pur01pred=p2.pur01pred

)

where p5.pur01pred in




and p1.pur01coda in

(select ren21codi




(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('PUBLICO')

and ren21acti='S'

)

and p5.pur05estcubier in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Cubierta Estructura'


(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('LOSA HOMIGON ARMADO')

and ren21acti='S'

)

and p5.pur05acapuer in

(select ren21codi


where ren20.ren20desc='Puertas'


(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('ALUMINIO','ENRROLLABLE')

and ren21acti='S')

and p5.pur05estadocons in

114

(select ren21codi




(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('REPARACION','OBSOLETO','A REPARAR')

and ren21acti='S')

and p1.pur01pred in

(select emi01clave

from emi01

where emi01clave=p1.pur01pred

group by emi01clave


)

and exists

(

select *

from emi01,renagua


and emi01.emi01clave=renagua.pur01pred

)


select pur02.pur01pred

from pur02

where pur02.pur01pred=p1.pur01pred

and pur02aterr>20

)

and p5.pur05npiso>1

)

14.1.1.21 PRUEBA 2 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE).

update pur05 p5





)


(

select p1.pur01pred

from pur01 p1

inner join

pur05 p5 on p5.pur01pred=p1.pur01pred

inner join


where p1.pur01coda in(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)

and p5.pur05estcubier in(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20

where ren20desc='Cubierta Estructura'


(select emi03codi

from emi03


115

)

)

and ren21desc='LOSA HOMIGON ARMADO'

and ren21acti='S')

)

and p5.pur05acapuer in(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20

where ren20desc='Puertas'


(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='ALUMINIO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='ENRROLLABLE'

and ren21acti='S')

)

and p5.pur05estadocons in(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)

And p1.pur01pred in

(select emi01clave

from emi01

where emi01seri in

(select emi03codi

116

from emi03


)

and emi01.emi01clave=p1.pur01pred

group by emi01clave


)

and exists

(


from renagua

where p1.pur01pred=renagua.pur01pred

)



from pur02


and pur02aterr>20

)

and p5.pur05npiso>1

)


update pur05 p5





)



from pur01 p1

inner join


inner join


inner join

emi01 on emi01.emi01clave=p1.pur01pred

where p1.pur01coda in(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)

and p5.pur05estcubier in(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20

where ren20desc='Cubierta Estructura'


(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='LOSA HOMIGON ARMADO'

and ren21acti='S')

)

and p5.pur05acapuer in

(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


117

)

)

and ren21desc='ALUMINIO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='ENRROLLABLE'

and ren21acti='S')

)

and p5.pur05estadocons in(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)

and exists

(


from renagua

where p1.pur01pred=renagua.pur01pred

)

and pur02aterr>20

and p5.pur05npiso>1

group by p1.pur01pred


)

118



set emi01vtot=emi01vtot-((emi01vtot*10)/100)

where emi01seri in

(select emi03codi

from emi03


)

and emi01clave in

(

select p1.pur01pred

from pur01 p1,pur02,pur05



and pur02.pur02carac in

(select ren21codi


where ren20.ren20desc='Caracteristica de Suelo'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('SECO','CENAGOSO')

and ren21acti='S'

)

and pur02.pur02ocupa in

(select ren21codi


where ren20.ren20desc='Ocupacion'

and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('EDIFICADO')

and ren21acti='S'

)


select ren21codi




from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('OBSOLETO','A REPARAR','REPARACION')

and ren21acti='S'

)


select ren21codi



and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

119

)

and ren21desc in('CAÑA','MADERA FINA')

and ren21acti='S'

)

and exists(

select emi01clave,sum(e1.emi01vtot)

from emi01 e1

where e1.emi01clave=p1.pur01pred

group by emi01clave

having sum(e1.emi01vtot)<15000

)

)

14.1.1.24 PRUEBA 3 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA UPDATE).



where emi01seri in

(select emi03codi

from emi03


)

and emi01clave in

(

select p1.pur01pred

from pur01 p1

inner join


inner join


where pur02.pur02carac in (

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='SECO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20

120



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='EDIFICADO'

and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

121

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)

and exists(


from emi01 e1


group by emi01clave


)

)




where

emi01clave in

(

select p1.pur01pred

from pur01 p1

inner join


inner join


where

pur02.pur02carac in

(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



from emi03


)

)

and ren21desc='SECO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20

122


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='EDIFICADO'

and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20

123



from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)

and exists(


from emi01 e1


group by emi01clave


)

)



set emi01reca=emi01reca+((emi01reca*1)/100)


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and emi01clave in (

select p1.pru01cla

from pru01 p1,pru20,pru05



and p1.pru01codd in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Vias'

and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('PRIMER ORDEN','SEGUNDO ORDEN','TERCER ORDEN')

and ren21acti='S'

)

and p1.pru01topo in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Topografía'

and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('A NIVEL PLANA','PENDIENTE LEVE')

and ren21acti='S'

)

and p1.fpru01riego in

(select ren21codi



and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

124

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('MAL DRENADO','EXCESIVO','MODERADO')

and ren21acti='S'

)

and pur05estadocons in

(

select ren21codi



and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)


and ren21acti='S'

)

and p1.pru01cla in ( select emi01clave

from emi01 e1

where e1.emi01clave=p1.pru01cla

group by emi01clave


)

and pru20supe>50

)



set emi01reca=emi01vtot+((emi01vtot*1)/100)

where emi01clave in (

select p1.pru01cla

from pru01 p1

inner join


inner join


where

p1.pru01codd in (

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

125

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='SEGUNDO ORDEN'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='TERCER ORDEN'

and ren21acti='S')

)

and p1.pru01topo in

(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20

where ren20desc='Topografía'

and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='A NIVEL PLANA'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='PENDIENTE LEVE'

and ren21acti='S')

)


(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

126

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)

and pru20supe>50


select ren21codi



and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)


and ren21acti='S'

)

and p1.pru01cla in (

select emi01clave

from emi01 e1


and emi01seri in

(select emi03codi

127

from emi03


)

group by emi01clave


)

)



set emi01reca=emi01vtot+((emi01vtot*1)/100)

where emi01clave in (

select p1.pru01cla

from pru01 p1

inner join


inner join


where

p1.pru01codd in (

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='TERCER ORDEN'

and ren21acti='S')

)

and p1.pru01topo in

(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='A NIVEL PLANA'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

128

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='PENDIENTE LEVE'

and ren21acti='S')

)


(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)

and pur05estadocons in

(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

129

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)

and p1.pru01cla in ( select emi01clave

from emi01 e1


group by emi01clave


)

and pru20supe>50

)


update pru20 p20

set pru20avaluo= p20.pru20supe*p20.pur01vm2

where p20.pru01cla in

(

select p1.pru01cla

from pru01 p1,

pru20,

pru30,

pru05


and pru30.pru30codi=pru20.pru30codi


and ( pru30desc like 'AGRICOLA'

or pru30desc like 'FORESTAL'

or pru30desc like 'MINERO'

or pru30desc like 'BIOACUATICO'

or pru30desc like 'COMERCIO'

or pru30desc like 'AGROEXPORTACION'

)


select emi01clave

from emi01

where emi01.emi01clave=p1.pru01cla

group by emi01clave

having not sum(emi01vtot)>200

)


select ren21codi



and emi03codi in

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('HERRADURA','LINEA FÉRREA','FLUVIAL','PRIMER ORDEN','SEGUNDO ORDEN')

and ren21acti='S'

)

and p1.pru01coda in (

select ren21codi



and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

130

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('POSESIONARIO','ARRENDATARIO','USUSFRUCTUARIO','COMUNAS JURIDICAS')

and ren21acti='S'

)

and pru05.pur05estcolu in

(select ren21codi


where ren20.ren20desc='Columnas y Pilastras'

and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('ADOBE','LADRILLO','PIEDRA','MADERA COMUN','TAPIAL')

and ren21acti='S'

)

and pru05.pur05revesca in

(select ren21codi


where ren20.ren20desc='Revestimientos Escaleras'

and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('MADERA FINA','MARMOL','CAÑA','BALDOSA CERAMICA','CHAMPIADO')

and ren21acti='S'

)

)


update pru20 p20

set pru20avaluo= pru20supe*pur01vm2


(

select p1.pru01cla

from pru01 p1

inner join


inner join

pru30 on pru30.pru30codi=pru20.pru30codi

inner join


where

( pru30desc ='AGRICOLA'

or pru30desc ='FORESTAL'

or pru30desc ='MINERO'

or pru30desc ='BIOACUATICO'

or pru30desc ='COMERCIO'

or pru30desc ='AGROEXPORTACION'

)

and p1.pru01cla in

(select emi01clave

from emi01


group by emi01clave


)

and p1.pru01codd in

(

131

select ren21codi



and emi03codi in

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('HERRADURA','LINEA FÉRREA','FLUVIAL','PRIMER ORDEN','SEGUNDO ORDEN')

and ren21acti='S'

)

and p1.pru01coda in

(select ren21codi




from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('POSESIONARIO','ARRENDATARIO','USUSFRUCTUARIO','COMUNAS JURIDICAS')

and ren21acti='S'

)


(select ren21codi


where ren20.ren20desc='Columnas y Pilastras'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('ADOBE','LADRILLO','PIEDRA','MADERA COMUN','TAPIAL')

and ren21acti='S'

)

and pru05.pur05revesca in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Revestimientos Escaleras'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('MADERA FINA','MARMOL','CAÑA','BALDOSA CERAMICA','CHAMPIADO')

and ren21acti='S'

)

)


update pru20 p20

set pru20avaluo= pru20supe*pur01vm2


(

Select p1.pru01cla

from pru01 p1

inner join

132


inner join


inner join


where ( pru30desc ='AGRICOLA'

or pru30desc ='FORESTAL'

or pru30desc ='MINERO'

or pru30desc ='BIOACUATICO'

or pru30desc ='COMERCIO'

or pru30desc ='AGROEXPORTACION'

)


select emi01clave

from emi01


group by emi01clave


)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

133

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='USUSFRUCTUARIO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)


(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20

where ren20desc='Columnas y Pilastras'

and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='ADOBE'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

134

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='LADRILLO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='PIEDRA'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)

and pru05.pur05revesca in (

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20

where ren20desc='Revestimientos Escaleras'

and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='MARMOL'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

135

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='BALDOSA CERAMICA'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='CHAMPIADO'

and ren21acti='S')

)

)

ANEXO 4

14.1.2 SCRIPTS PARA LA SENTENCIA DELETE.

14.1.2.1 PRUEBA 1 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE).

delete

from pur01 pu1

where pur01pred in (

select p1.pur01pred

from pur01 p1,

pur04,

ciudad,

region,

pur06,

gen01,

gen02,

pur02,

pur05




and (substr(pur04escr,2,(position('-' in pur04escr)-3)))=ciudad.nombre

and gen01.gen01codi=pur06.gen01codi




and ciudad.codigo_region=region.codigo_region

and ( region.nombre ='Costa'

or region.nombre ='Sierra'

or region.nombre ='Amazonía'

)


select emi01clave

from emi01


and emi01vtot<2

136

)


select cat01codi

from cat01

where ( substr(cat01nom,9,1) like 'A'

or substr(cat01nom,9,1) like 'B'

or substr(cat01nom,9,1) like 'C'

or substr(cat01nom,9,1) like 'D'

or substr(cat01nom,9,1) like 'E'

or substr(cat01nom,9,1) like 'F'

)

)

and pur02.pur02carac in

(select ren21codi



and ren21desc in('CENAGOSO','HUMEDO','INUNDABLE')


(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)


and pur05acons>10

and pur05acapisos in

(select ren21codi



and ren21desc in('TABLON GRESS','MADERA COMUN','CAÑA','MADERA FINA','MARMOLINA')


(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)

and ( gen02.gen02desc like 'JURIDICO'

or gen02.gen02desc like 'RELIGIOSO'

or gen02.gen02desc like 'GOBIERNO'

or gen02.gen02desc like 'NORMAL'

)

)

14.1.2.2 PRUEBA 1 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE).

delete

from pur01 p1


select p1.pur01pred

from pur01 p1

inner join


inner join

ciudad on (substr(pur04escr,2,(position('-' in pur04escr)-3)))=ciudad.nombre

inner join

region on ciudad.codigo_region=region.codigo_region

inner join


inner join


inner join

gen02 on gen01.gen02codi=gen02.gen02codi

inner join


inner join

137


where

( region.nombre ='Costa'



)


select emi01clave

from emi01


and emi01vtot<2

)


select cat01codi

from cat01

where ( substr(cat01nom,9,1) = 'A'

or substr(cat01nom,9,1) ='B'

or substr(cat01nom,9,1) ='C'

or substr(cat01nom,9,1) ='D'

or substr(cat01nom,9,1) ='E'

or substr(cat01nom,9,1) ='F'

)

)

and pur02.pur02carac in (

select ren21codi





select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)


and pur05acons>10

and pur05acapisos in (

select ren21codi



and ren21desc in('TABLON GRESS','MADERA COMUN','CAÑA','MADERA FINA','MARMOLINA')


select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)

and ( gen02.gen02desc ='JURIDICO'

or gen02.gen02desc ='RELIGIOSO'

or gen02.gen02desc ='GOBIERNO'

or gen02.gen02desc ='NORMAL'

)

)

14.1.2.3 PRUEBA 1 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE).

delete

from pur01 p1


select p1.pur01pred

from pur01 p1

inner join


inner join

138

ciudad on (substr(pur04escr,2,(position('-' in pur04escr)-3)))=ciudad.nombre

inner join


inner join


inner join


inner join

gen02 on gen01.gen02codi=gen02.gen02codi

inner join


inner join


where

( region.nombre ='Costa'



)


select emi01clave

from emi01


and emi01vtot<2

)


select cat01codi

from cat01

where ( substr(cat01nom,9,1) ='A'

or substr(cat01nom,9,1) ='B'

or substr(cat01nom,9,1) ='C'

or substr(cat01nom,9,1) ='D'

or substr(cat01nom,9,1) ='E'

or substr(cat01nom,9,1) ='F'

)

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and ren20.emi03codi in(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


139


(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)


and pur05acons>10

and pur05acapisos in (

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='TABLON GRESS'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

140

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)

and (gen02.gen02desc ='JURIDICO'

or gen02.gen02desc ='RELIGIOSO'

or gen02.gen02desc ='GOBIERNO'

or gen02.gen02desc ='NORMAL'

)

)


delete

from emi01

where emi01clave in

(

select p1.pur01pred

from pur01 p1,

pur02,

pur05,

cat01



andp1.cat01codi=cat01.cat01codi

and (substr(cat01nom,9,1) like 'F'

or substr(cat01nom,9,1) like 'G'

or substr(cat01nom,9,1) like 'H'

or substr(cat01nom,9,1) like 'I'

or substr(cat01nom,9,1) like 'J'

or substr(cat01nom,9,1) like 'K'

or substr(cat01nom,9,1) like 'L'

or substr(cat01nom,9,1) like 'M'

or substr(cat01nom,9,1) like 'N'

or substr(cat01nom,9,1) like 'Ñ'

or substr(cat01nom,9,1) like 'O'

or substr(cat01nom,9,1) like 'A'

)


select emi01clave

from emi01


group by emi01clave


)

and pur02.pur02locain (

select ren21codi



and ren21desc in('INTERMEDIO','EN CABECERA','INTERIOR','EN PASAJE','MANZANERO')

and ren20.emi03codi in( select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)


select ren21codi



and ren21desc in('INUNDABLE','CENAGOSO','HUMEDO')


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

141

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)


select ren21codi



and ren21desc in('REPARACION','A REPARAR','OBSOLETO')


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)

)

14.1.2.5 PRUEBA 2 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE).

delete

from emi01 e

where emi01clave in

(

select p1.pur01pred

from pur01 p1,a

pur02,

pur05,

cat01



andp1.cat01codi=cat01.cat01codi

and (substr(cat01nom,9,1) like 'F'

or substr(cat01nom,9,1) like 'G'

or substr(cat01nom,9,1) like 'H'

or substr(cat01nom,9,1) like 'I'

or substr(cat01nom,9,1) like 'J'

or substr(cat01nom,9,1) like 'K'

or substr(cat01nom,9,1) like 'L'

or substr(cat01nom,9,1) like 'M'

or substr(cat01nom,9,1) like 'N'

or substr(cat01nom,9,1) like 'Ñ'

or substr(cat01nom,9,1) like 'O'

or substr(cat01nom,9,1) like 'A'

)


select emi01clave

from emi01


group by emi01clave


)


select ren21codi



and ren21desc in('INTERMEDIO','EN CABECERA','INTERIOR','EN PASAJE','MANZANERO')


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)


select ren21codi



and ren21desc in('INUNDABLE','CENAGOSO','HUMEDO','EN

PASAJE','MANZANERO')

142


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)


select ren21codi



and ren21desc in('INUNDABLE','REPARACION','A REPARAR','OBSOLETO')


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)

)


delete

from emi01 e

where emi01clave in

(

select p1.pur01pred

from pur01 p1

inner join


inner join


inner join


where

( substr(cat01nom,9,1) ='F'

or substr(cat01nom,9,1) ='G'

or substr(cat01nom,9,1) ='H'

or substr(cat01nom,9,1) ='I'

or substr(cat01nom,9,1) ='J'

or substr(cat01nom,9,1) ='K'

or substr(cat01nom,9,1) ='L'

or substr(cat01nom,9,1) ='M'

or substr(cat01nom,9,1) ='N'

or substr(cat01nom,9,1) ='Ñ'

or substr(cat01nom,9,1) ='O'

or substr(cat01nom,9,1) ='A'

)


select emi01clave

from emi01


group by emi01clave


)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



from emi03


)

)

143


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

144

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)

and pur05.pur05estadocons in(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

145

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)

)


delete

from pur01

where pur01pred in

(

select p1.pur01pred

from pur01 p1,

pur02,

pur05

where



and date_part('year', pur01fcre::abstime)>=1996

and p1.pur01pred in

(select emi01clave

from emi01

group by emi01clave


)

and pur02long>8

and pur02fondrela between 10 and 190


select ren21codi



and ren21desc in('ESQUINERO','EN CABECERA','INTERIOR')


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)


select ren21codi




from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

146

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('HORMIGON SIMPLE','LADRILLO','HIERRO')

and ren21acti='S'

)

)


delete

from pur01

where pur01pred in

(

select p1.pur01pred

from pur01 p1,

pur02,

pur05

where



and date_part('year', pur01fcre::abstime)>=1996

and p1.pur01pred in ( select emi01clave

from emi01

group b01clave


)

and pur02long>8



(select ren21codi

from ren21


from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


emi03codi=(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

147

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)

andpur05.pur05escalera in (

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='HORMIGON SIMPLE'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)

)


delete

from pur01

where pur01pred in

(

select p1.pur01pred

from pur01 p1,

pur02,

pur05

where



and datepart(year, pur01fcre)>=1996

148

and p1.pur01pred in

(select emi01clave

from emi01

where emi01seri =

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and emi01clave=p1.pur01pred

group by emi01clave


)

and pur02long>8



(select ren21codi

from ren21


from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21


149

from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='HORMIGON SIMPLE'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)

)


delete

from pru01

where pru01clave in

(

select pru01.pru01cla

from pru01,

(select pru01cla,trim(substr(pur04escr,2,(position('-' in pur04escr)-3)))canton from pru50)cantones,

ciudad,

pru20,

pru30

where pru01.pru01cla=cantones.pru01cla

and cantones.canton=ciudad.nombre

and pru01.pru01cla=pru20.pru01cla

and pru20.pru30codi=pru30.pru30codi

and ciudad.codigo_region in

(

select codigo_region

from region

where nombre ='Costa'

or nombre ='Sierra'

or nombre ='Galápagos'

)

and date_part('year', pru01fing::abstime)>=1985

and pru01.pru01cla in

150

(select emi01clave

from emi01

group by emi01clave


)

and pru20.pru20supe>5

and pru30.pru30desc in

('AGRICOLA','AGROEXPORTACION','AVICOLA','BIOACUATICO','PORCICOLA','MINERO')

and pru01.pru01codb in

(

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Traslacion de Dominio'

and ren21desc in('POSESIÓN','PERMUTA','ADJUDICACIÓN')

and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)

)

14.1.2.11 PRUEBA 4 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA DELETE).

delete

from pru01

where pru01clave in

(

select p1.pru01cla

from pru01 p1

inner join


inner join


inner join


inner join

ciudad on substr(pru50.pur04escr,2,(position('-' in pru50.pur04escr)-3))=ciudad.nombre

inner join


and( region.nombre ='Costa'


or region.nombre ='Galápagos'

)

where date_part('year', pru01fing::abstime)>=1985

and p1.pru01cla in

(select emi01clave

from emi01

where emi01seri =

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

group by emi01clave


)


and p1.pru01cla in

(

select pru01cla

from pru20

where pru30codi in

(select pru30codi

from pru30

where pru30desc='AGRICOLA'

151

or pru30desc='AGROEXPORTACION'

or pru30desc='AVICOLA'

or pru30desc='BIOACUATICO'

or pru30desc='PORCICOLA'

or pru30desc='MINERO'

)

)

and p1.pru01codb in

(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20

where ren20desc='Traslacion de Dominio'

and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='POSESIÓN'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='PERMUTA'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='ADJUDICACIÓN'

and ren21acti='S')

)

)


delete

from pru01

where pru01clave in

(

select p1.pru01cla

152

from pru01 p1

inner join


inner join


inner join


inner join

ciudad on substr(pru50.pur04escr,2,(position('-' in pru50.pur04escr)-3))=ciudad.nombre

inner join


and( region.nombre ='Costa'


or region.nombre ='Galápagos'

)

where date_part('year', pru01fing::abstime)>=1985

and p1.pru01cla in

(select emi01clave

from emi01

where emi01seri =

(select emi03codi

from emi03


)

and emi01.emi01clave=p1.pru01cla

group by emi01clave


)


and p1.pru01cla in

(

select pru01cla

from pru20

where pru30codi in

(select pru30codi

from pru30

where pru30desc='AGRICOLA'

or pru30desc='AGROEXPORTACION'

or pru30desc='AVICOLA'

or pru30desc='BIOACUATICO'

or pru30desc='PORCICOLA'

or pru30desc='MINERO'

)

)

and p1.pru01codb in

(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='PERMUTA'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


)

)

153

and ren21desc='ADJUDICACIÓN'

and ren21acti='S')

)

)


delete

from emi01 e

where emi01clave in

(

select p1.pur01pred

from pur01 p1,

pur05,

cat01,

cat04,

pur02


and cat01.cat01codi=p1.cat01codi



and ( substr(cat04desc,12,1) like 'A'








)


select ren21codi





(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)


select ren21codi





(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)


select ren21codi



and ren21desc in

('ARENA-CEMENTO (CEMENTO ALISADO)','ENLUCIDOS



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

154

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)

and pur02aterr between 50 and 200


select emi01clave

from emi01

group by emi01clave


)

)


delete

from emi01 e

where emi01clave in(

select p1.pur01pred

from pur01 p1

inner join


inner join


inner join


inner join


where substr(cat04desc,12,1) in ('A','B','C','D','E','F','G','H')


select ren21codi





(emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)


select ren21codi





(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)


select ren21codi



and ren21desc in('ARENA-CEMENTO (CEMENTO ALISADO)',

'ENLUCIDOS TIERRA','MARMOLINA','VINYL')


(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

155

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21acti='S'

)


and p1.pur01pred in

(select emi01clave

from emi01


and emi01seri in

(select emi03codi

from emi03


)

group by emi01clave


)

)


delete

from emi01 e

where emi01clave in(

select p1.pur01pred

from pur01 p1

inner join


inner join


inner join


inner join


where substr(cat04desc,12,1) in ('A','B','C','D','E','F','G','H')


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03

whereemi03des='IMPUESTO PREDIAL URBANO'

and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


156

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)

and pur05.pur05escalera in

(

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

157

)

)

and ren21desc='HORMIGON CICLOPEO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='ARENA-CEMENTO (CEMENTO ALISADO)'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

158

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)

and ren21desc='VINYL'

and ren21acti='S')

)


and p1.pur01pred in

(

select emi01clave

from emi01


and emi01seri in

(select emi03codi

from emi03


)

group by emi01clave


)

)

159

ANEXO 5

14.2 PRUEBAS PARA LA SENTENCIA INSERT.

14.2.1.1 PRUEBA 1 SIN OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT).

INSERT INTO emi01(

emi01codi, gen01codi, emi01seri, emi01clave, emi01anio, emi01mes,

emi01dia, emi01fobl,emi01femi, emi01vtot,emi01inte,emi01desc,

emi01reca, emi01exo, emi01esta, emi01titu,emi01fcre, emi01lcre)

select row_number()over (order by 1 asc)+(select max(emi01codi) from emi01)emi01codi,

pur06.gen01codi gen01codi,

(select emi03codi from emi03 where emi03des='IMPUESTO PREDIAL URBANO')emi01seri,

P1.pur01pred emi01clave,

(select date_part('year',emision_urbano.f_actual::abstime)) emi01anio,

(select date_part('month',emision_urbano.f_actual::abstime)) emi01mes,

(select date_part('day',emision_urbano.f_actual::abstime)) emi01dia,

emision_urbano.f_obl emi01fobl,

emision_urbano.f_actual emi01femi,

(select round(((random()*3+0.10) :: NUMERIC),2))emi01vtot,

(select round(((random()*3+0.10) :: NUMERIC),2))emi01inte,

(select round(((random()*(1.5-0.25)+0.02) :: NUMERIC),2)) emi01desc,

(select round(((random()*(2.1+0.15)+0.05) :: NUMERIC),2) )emi01reca,

(substr('SN',trunc(random()*2+1)::integer,1)) emi01exo,

(select substr('EEEEEEBAR',trunc(random()*9+1)::integer,1)) emi01esta,

p1.pur01dir emi01titu,

emision_urbano.f_actual emi01fcre,

genera_usuario() emi01lcre

from pur01 P1

inner join


inner join

cat04 on cat01.cat04codi=cat04.cat04codi and substr(cat04desc,12,1) in ('A')

inner join

pur06 on P1.pur01pred=pur06.pur01pred and pur06.pur06prin='S'

inner join


inner join

gen02 g2 on g2.gen02codi=gen01.gen02codi and g2.gen02desc='JURIDICO'

inner join

(select pur01pred emi01clave,

period.calendar_date f_actual,

(date_part('year',period.calendar_date::timestamp)||'/12/31')::timestamp f_obl

from pur01 inner join

( select generate_series calendar_date

from generate_series('2010/01/01 0:00'::timestamp,'2011/01/31 23:59:59', '1

year')

) as period

on period.calendar_date between pur01.pur01fcre and now()

where pur01.pur01fcre between pur01.pur01fcre and now()

)emision_urbano

on p1.pur01pred=emision_urbano.emi01clave


(


from pur04,ciudad,region


and substr(pur04escr,2,(position('-' in pur04escr)-3))=ciudad.nombre

and region.codigo_region=ciudad.codigo_region and region.nombre='Sierra'

)

14.2.1.2 PRUEBA 1 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT).

INSERT INTO emi01(













160










from pur01 P1

inner join


inner join


inner join


inner join


inner join


inner join





(select generate_series calendar_date

from generate_series('2010/01/01 0:00'::timestamp,'2011/01/31 23:59:59', '1 year')

) as period



)emision_urbano



(

select p4.pur01pred

from pur04 p4

where substr(pur04escr,2,(position('-' in pur04escr)-3)) in

(

select ciudad.nombre

from ciudad,region


and substr(pur04escr,2,(position('-' in pur04escr)-3))=ciudad.nombre

and region.nombre='Sierra'

)

)

14.2.1.3 PRUEBA 1 SEGUNDA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT).

INSERT INTO emi01(




















161



from pur01 P1

inner join


inner join


inner join


inner join


inner join


inner join


inner join

ciudad on substr(pur04escr,2,(position('-' in pur04escr)-3))=ciudad.nombre

inner join

region on region.codigo_region=ciudad.codigo_region and region.nombre='Sierra'

inner join







) as period



)emision_urbano



INSERT INTO emi01(




select row_number()over (order by 1 asc)+(select max(emi01codi) from emi01) emi01codi,

pru10.gen01codi gen01codi,

(select emi03codi from emi03 where emi03des='IMPUESTO PREDIAL RUSTICO')emi01seri,

P1.pru01cla emi01clave,

(select date_part('year',emision_rural.f_actual::abstime)) emi01anio,

(select date_part('month',emision_rural.f_actual::abstime)) emi01mes,

(select date_part('day',emision_rural.f_actual::abstime)) emi01dia,

emision_rural.f_obl emi01fobl,

emision_rural.f_actual emi01femi,







p1.pru01nota emi01titu,

emision_rural.f_actual emi01fcre,


from pru01 P1,

pru10,

(select pru01cla emi01clave,



from pru01

join



162

) as period

on period.calendar_date between pru01.pru01fing and now()

where pru01.pru01fing between pru01.pru01fing and now()

)emision_rural

where P1.pru01cla=pru10.pru01cla

and not pru10.pru10prin='N'

and p1.pru01cla=emision_rural.emi01clave

and p1.pru01cla in

(

select pru01cla

from pru01

where p1.pru01coda in (

select ren21codi

from ren21, ren20

where ren21.ren20codi=ren20.ren20codi

and ren20.ren20desc='Dominio'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('PROPIETARIO','ARRENDATARIO','POSESIONARIO')

and ren21acti='S'

)

and p1.pru01codb in (

select ren21codi

from ren21, ren20


and ren20.ren20desc='Traslacion de Dominio'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('HERENCIA','DONACION','POSESIÓN')

and ren21acti='S'

)

and p1.fpru01riego in (

select ren21codi

from ren21, ren20


and ren20.ren20desc='Drenaje'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('BIEN DRENADO','MAL DRENADO','MODERADO')

and ren21acti='S'

)

and p1.pru01codc in (

select ren21codi

from ren21, ren20


and ren20.ren20desc='Poblaciones más Cercanas'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('CABECERA CANTONAL','CABECERA PARROQUIAL')

and ren21acti='S'

163

)


select ren21codi

from ren21, ren20


and ren20.ren20desc='Vias'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('PRIMER ORDEN','SEGUNDO ORDEN')

and ren21acti='S'

)

)

14.2.1.5 PRUEBA 2 PRIMER OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT).

INSERT INTO emi01(






















from pru01 P1,

pru10,

(select pru01cla emi01clave,

period.calendar_date f_actual,(date_part('year',

period.calendar_date::timestamp)||'/12/31')::timestamp f_obl

from pru01 join



) as period



)emision_rural





select ren21codi



and ren21desc in('PROPIETARIO','ARRENDATARIO','POSESIONARIO')

and ren21acti='S'

)


select ren21codi


where ren20.ren20desc='Traslacion de Dominio'

and ren21desc in('HERENCIA','DONACION','POSESIÓN')

and ren21acti='S'

)


select ren21codi



and ren21desc in('BIEN DRENADO','MAL DRENADO','MODERADO')

164

and ren21acti='S'

)


select ren21codi


where ren20.ren20desc='Poblaciones más Cercanas'

and ren21desc in('CABECERA CANTONAL','CABECERA PARROQUIAL')

and ren21acti='S'

)


select ren21codi




and ren21acti='S'

)


INSERT INTO emi01(






















from pru01 P1,

pru10,

(select pru01cla emi01clave,period.calendar_date f_actual,(date_part('year',period.calendar_date::timestamp)||'/12/31')::timestamp

f_obl

from pru01 join



) as period



)emision_rural





(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

165

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)

and ren21desc='HERENCIA'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20


and emi03coselect emi03codi

from emi03


)

)

and ren21desc='DONACION'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


166

and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21


from ren20

where ren20desc='Poblaciones más Cercanas'


from emi03


)

)

and ren21desc='CABECERA CANTONAL'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20

where ren20desc='Poblaciones más Cercanas'


from emi03


)

)

and ren21desc='CABECERA PARROQUIAL'

and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)


INSERT INTO emi01(





r1.gen01codi gen01codi,

(select emi03codi from emi03 where emi03des='AGUA POTABLE')emi01seri,

r1.renclaant emi01clave,

(select date_part('year',emision_agua.f_actual::abstime)) emi01anio,

(select date_part('month',emision_agua.f_actual::abstime)) emi01mes,

(select date_part('day',emision_agua.f_actual::abstime)) emi01dia,

emision_agua.f_obl emi01fobl,

emision_agua.f_actual emi01femi,







r1.ren04dir emi01titu,

emision_agua.f_actual emi01fcre,


from renagua r1,

(select renclaant emi01clave,


167

( '/'||date_part('year',period.calendar_date)||'/'||date_part('month',period.calendar_date)||'/28' )::timestamp f_obl

from renagua join


from generate_series('2010/01/01 0:00'::timestamp,'2011/12/31 23:59:59', '1 month')

) as period on period.calendar_date between renagua.ren04fini and now()

where renagua.ren04fini between renagua.ren04fini and now()

)emision_agua,

cat01,

cat04,

pur01 p1,

pur02 p2,

pur05 p5

where r1.renclaant=emision_agua.emi01clave

and r1.pur01pred=p1.pur01pred





and r1.ren04fini between '01/01/1992' and '31/12/2011'

and p1.cat01codi in (select cat01codi

from cat01 c1

where c1.cat01codi=p1.cat01codi

and c1.cat04codi in

(select cat04codi

from cat04

where cat04.cat04codi=c1.cat04codi

and substring(cat04desc,12,1)like'A')

)

and p5.pur05estadocons in (

select ren21codi



and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('ESTABLE','A REPARAR')

and ren21acti='S'

)

and p5.pur05npiso>3

and p2.pur02tp=1


and p5.pur05estepiso in (

select ren21codi



and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('LOSA HORM. ARMADO','MADERA COMUN','MADERA FINA')

and ren21acti='S'

)

and p5.pur05estpare in (

select ren21codi



and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

168

and ren21desc in('FIBRO CEMENTO','HORMIGON ARMADO','LADRILLO')

and ren21acti='S'

)


INSERT INTO emi01(






















from renagua r1

inner join

(select renclaant emi01clave,


( '/'||date_part('year',period.calendar_date)||'/'||date_part('month',period.calendar_date)||'/28' )::timestamp f_obl

from renagua join


from generate_series('2010/01/01 0:00'::timestamp,'2011/12/31 23:59:59', '1 month')

) as period on period.calendar_date between renagua.ren04fini and now()


)emision_agua on r1.renclaant=emision_agua.emi01clave

inner join

pur01 p1 on p1.pur01pred=r1.pur01pred

inner join


inner join


inner join


inner join


where r1.ren04fini between '01/01/1992' and '31/12/2011'




from cat01 c1

where c1.cat01codi=p1.cat01codi

and c1.cat04codi in

(select cat04codi

from cat04

where cat04.cat04codi=c1.cat04codi

and substring(cat04desc,12,1)like'A')

)


and p2.pur02tp=1

and p5.pur05npiso>3


select ren21codi



and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('ESTABLE','A REPARAR')

169

and ren21acti='S'

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

170

)

)

and ren21desc='FIBRO CEMENTO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)


INSERT INTO emi01(






















from pur01 p1

inner join

renagua r1 on r1.pur01pred=p1.pur01pred

inner join


inner join


inner join

171

(select renclaant emi01clave,period.calendar_date f_actual,(

'/'||date_part('year',period.calendar_date)||'/'||date_part('month',period.calendar_date)||'/28' )::timestamp f_obl

from renagua join

( select generate_series calendar_date

from generate_series('2010/01/01

0:00'::timestamp,'2011/12/31 23:59:59', '1 month')

) as period

on period.calendar_date between renagua.ren04fini and now()


)emision_agua on r1.renclaant=emision_agua.emi01clave

where

r1.ren04fini between '01/01/1992' and '31/12/2011'


from cat01 c1

where c1.cat04codi in

(select cat04codi

from cat04

where substring(cat04desc,12,1)='A')

)


and p2.pur02tp=1

and p5.pur05npiso>3


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


)

and ren21desc='FIBRO CEMENTO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

172

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21

where ren20codi in

(select ren20codi

from ren20


)


and ren21acti='S')

)


INSERT INTO emi01(






















from pur01 P1,

pur06,

( select pur01pred emi01clave,



from pur01 join



) as period



)emision_urbano,

pur02 p2,

pur05 p5

where P1.pur01pred=pur06.pur01pred


and p1.pur01pred=emision_urbano.emi01clave



and p2.pur02aterr between 10 and 200

and pur06.gen01codi in

(

select p6.gen01codi

from pur06 p6

where p6.gen01codi in

(select gen01codi

from gen01 g1

where substr(g1.gen01ced,10,1)::integer=1

and not g1.gen01eciv='V'

)

and p6.pur06prin='S'

)


select ren21codi


173



from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('A REPARAR','OBSOLETO')

and ren21acti='S'

)

and pur06.gen01codi in (


from pru01

inner join

pru10 on pru01.pru01cla=pru10.pru01cla

inner join

ren21 on pru01.pru01codd=ren21.ren21codi

and ren21desc in('PRIMER ORDEN','SEGUNDO ORDEN') and ren21acti='S'

inner join

ren20 on ren21.ren20codi=ren20.ren20codi and ren20.ren20desc='Vias'

inner join

pur06 on pur06.gen01codi=pru10.gen01codi and pru10prin='S'

)

14.2.1.11 PRUEBA 4 PRIMERA OPTIMIZACIÓN (SENTENCIA INSERT).

INSERT INTO emi01(






















from pur01 P1

inner join


inner join



(date_part('year',period.caleestamp)||'/12/31')::timestamp f_obl

from pur01 join



) as period



)emision_urbano on p1.pur01pred=emision_urbano.emi01clave

inner join


inner join


inner join


where p2.pur02aterr between 10 and 200

and substr(g1.gen01ced,10,1)='1'


and p5.pur05estadocons in

(

174

select ren21codi



and ren21desc in('A REPARAR','OBSOLETO')

and ren21acti='S'

)

and pur06.gen01codi in (

select p10.gen01codi

from pru01,pru10 p10,pur06

where pru01.pru01cla=p10.pru01cla

and pru10prin='S'

and pur06.gen01codi=p10.gen01codi

and pru01codd in (

(select ren21codi

from ren21


from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20


and emi03codi=

(select emi03codi

from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

)


and ren21acti='S')

)

)


INSERT INTO emi01(






















175

from pur01 P1

inner join


inner join




from pur01 join



) as period




inner join


inner join


inner join


where p2.pur02aterr between 10 and 200

and substr(g1.gen01ced,10,1)='1'



(select ren21codi

from ren21


from ren20


)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20


)


and ren21acti='S')

)



from pru01

inner join

pru10 on pru01.pru01cla=pru10.pru01cla

inner join

ren21 on pru01.pru01codd=ren21.ren21codi


and ren21acti='S'

inner join

ren20 on ren21.ren20codi=ren20.ren20codi and ren20.ren20desc='Vias'

inner join

pur06 on pur06.gen01codi=pru10.gen01codi and pru10prin='S'

)


INSERT INTO emi01(






















from pur01 P1,

176

pur06,

pur02 p2,

pur05 p5,

gen01 g1,

cat01,

cat04,

( select pur01pred emi01clave,



from pur01 join



) as period



)emision_urbano

where substr(cat04desc,12,1) ='B'

and p1.pur01pred=pur06.pur01pred and pur06.pur06prin='S'



and g1.gen01codi=pur06.gen01codi



and p1.pur01pred=emision_urbano.emi01clave


select pur01pred

from pur02

where p2.pur02carac in (

select ren21codi




from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)


and ren21acti='S'

)

)

and p5.pur05acaenlu in (

select ren21codi


where ren20.ren20desc='Revestimientos Exteriores'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in('CEMENTO ALISADO','CHAMPIADO','ENLUCIDOS TIERRA','GRAFIADO','MADERA FINA')

and ren21acti='S'

)

and g1.gen01codi in ( select gen01codi

from pru10

where pru10.pru10prin='S'

)


from renagua

where renagua.gen01codi=g1.gen01codi

and g1.gen01codi=renagua.gen01codi

)

177


INSERT INTO emi01(






















from pur01 P1

inner join


inner join




from pur01 join



) as period




inner join


inner join


inner join


inner join


inner join



and p2.pur02carac in (

select ren21codi




from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)


and ren21acti='S'

)


select ren21codi


where ren20.ren20desc='Revestimientos Exteriores'


from emi03


and emi03tipo='I'

and emi03pant='N'

178

and emi03cond='S'

and emi03inte='S'

and emi03reca='S'

and emi03desc='S'

and emi03pred='S'

)

and ren21desc in

('CEMENTO ALISADO','CHAMPIADO','ENLUCIDOS TIERRA','GRAFIADO','MADERA FINA')

and ren21acti='S'

)


from pru10


)


from renagua

)


INSERT INTO emi01(






















from pur01 P1

inner join


inner join


inner join


inner join


inner join


inner join


inner join




from pur01 join



) as period





and p2.pur02carac in (

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

179

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S')

)


(select ren21codi

from ren21


from ren20

where ren20desc='Revestimientos Exteriores'


from emi03


)

)

and ren21desc='CEMENTO ALISADO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)

and ren21desc='CHAMPIADO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)

and ren21desc='GRAFIADO'

and ren21acti='S'),

(select ren21codi

from ren21


from ren20



from emi03


)

)


180

and ren21acti='S')

)


from pru10


)


from renagua

where renagua.gen01codi=g1.gen01codi

)

181

DUBLIN CORE (ESQUEMA DE CODIFICACIÓN)

1 Título/TITLE M

“ANALISIS DEL TIEMPO DE RESPUESTA DE

LAS SENTENCIAS SQL COMPLEJAS

UTILIZANDO VOLUMENES DE MILLONES

DE DATOS”

2 Creador/Creator M Hidalgo C; Universidad Técnica Estatal de

Quevedo

3 Materia/Subject M

Ciencias de la Ingeniería; Ingeniería en Sistemas;

Análisis SQL; Optimización; Tiempo; Millones de

Datos; Sentencias;

4 Descricción/Description M

El objetivo de este proyecto fue determinar cómo

mejora rendimiento del tiempo de respuesta de

operaciones complejas escritas en el Lenguaje de

Consulta Estructurado (SQL) pasando por un

proceso de optimización para el gestor de base de

datos POSTGRES 9.0, las mismas que fueron

ejecutadas en SQL SERVER 2008 y ORACLE

10G.

5 Editor/Publisher M FCI; Carrera de Ingeniería en Sistemas; Hidalgo C

6 Colaborador/Contributor O Niguno

7 Fecha/Date M 6 de septiembre del 2012

8 Tipo/Type M Tesis de Grado

9 Formato/Format R Microsoft Office Word 97-2003(*.doc)

Adobe Acrobat Document(*.pdf)

just - universidad técnica estatal de quevedo

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